evaluer la normalité d'une distribution... par groupe ?

Bonsoir statisticiens !

Petite question : dans mes données j'ai 4 groupes ( pas très nombreux,20 personnes par groupes )
Pour évaluer la distribution part un test de shapiro, faut la calculer sur l'echantillon globale où groupe par groupe ?

J'ai essayé les deux : le test de shapiro et komorglof dont significatif uniquement quand je prend les resultats de toute ma population.


Merci beaucoup :-)

Bonjour.

Tout dépend de ce que tu veux faire et de la constitution de tes groupes.
le fait que le test soit significatif pour les 4 groupes mais pas l'ensemble montre qu'il est peu probable que chacun des groupes soit un échantillon d'une variable gaussienne, ce qui fait que pour l'ensemble, c'est encore douteux. A moins que tes 4 groupes soient constitués par intervalle des valeurs...

En tout cas, si on ne sait pas ce que tu veux faire de ces 4 groupes (et même comment ils ont été constitués), il est difficile de t'aider.

Cordialement.

pfff c'est compliqué les stats !!
Merci pour ta réponse

Alors enfaite je veux voir l'impact de la diffusion d'une image choquante et de l'âge sur les scores de perception des risques des adolescents.
J'ai donc 2 groupes d'âge
et 2 conditions : avec ou sans image

Chaque groupe d'âge suis une loi normale, Chaque groupe dans chaque condition aussi MAIS le test de shapiro est significatif quand je le fais sur toute ma population ( c'est à dire tout groupe et condition confondu).
Du coup pour regarder l'impact de l'image, de l'âge et autres, je me suis basé sur des anova (factorielle) et test t de student ....


Voilà pour le petit résumer , encore merci    

Ah oui !

J'avais compris le contraire. Désolé.

Rien d'anormal, alors, mais ça veut dire qu'il y a probablement des différences fortes en fonction des âges ou des conditions.

On retrouve la même chose quand on examine les tailles de deux groupes d'enfants, disons l'un de 6 à 8 ans et l'autre de 10 à 12 ans. La distribution des tailles est approximativement Normale dans chaque classe d'âge (la taille dépend de pas mal de facteurs différents dont aucun n'est dominant, à un âge donné), mais pas si on regroupe ces deux populations, puisqu'on obtient une série bimodale.
Si en plus, on les teste par exemple par un test de logique, là encore, les résultats par groupe sont homogènes, pas en regroupant.

Dans ces conditions, l'anova donne les résultats attendus : l'âge est un caractère influent (mais on le devinait :-) ). Là où il peut y avoir nouveauté, c'est sur l'influence de l'image. Et un test t ne pose pas trop de problème, sauf si les dispersions entre les groupes de même âge et suivant qu'il y a image ou pas est très différente.

Cordialement.