Test de normalité

Bonjour,

Je voudrais tester la normalité de deux échantillons appariés. Je réalise donc le test de SHAPIRO & WILK avec un seuil alpha de 0,05 mais si un des deux échantillons ne suit pas la loi normale, que faire après pour comparer les résultants des deux échantillons ?

Merci de votre aide.

qu'est ce que vous voulez dire par "les résultants des deux échantillons"??

Eric.

Faute de frappe autant pour moi. Et je devrais dire "les variables des deux échantillons"

Bonjour.

Les tests de Normalité ne sont pas d'un grand intérêt : Si au seuil de 5% ils sont significatifs, on a une chance sur 20 de rejeter à tort la Normalité de la variable. Et dans le cas contraire, rien ne prouve que la variable soit Normale.
Quelle était la raison de ces deux tests ?

Cordialement.

Je veux comparer deux échantillons appariés. Pour cela et d'après mes cours, il faut dans un premier temps vérifier leur normalité.
S'ils ne suivent pas la loi normale --> test de Wilcoxon pour la significativité
S'ils suivent la loi normale --> test Fisher pour les variance et si c'est ok (p > alpha) --> Test de student pour la significativité

Oui je partirai sur un test de wilcoxon, ou sinon permutation. Tu as combien d'individus?

aevonik a écrit:Faute de frappe autant pour moi. Et je devrais dire "les variables des deux échantillons"

Désolé "comparer les variables des deux échantillons" ca ne veut guère dire plus pour moi. Que voulez-vous comparer ? Les moyennes ?

Par ailleurs, vous dites que les échantillons sont appariés. Les tests donc il est question ici sont des tests construits sur les différences entre les deux échantillons que ce soit en paramétrique (test t) ou en non paramétrique (test des rangs signés). Dans ce cas, c'est la normalité des différences qui doit être testée, pas la normalité de chacun des deux échantillons pris indépendamment.

Tout ceci mérité d'être clarifié.

HTH, Eric.

Je ne savais pas qu'il fallait tester la normalité des différences ...
J'ai 15 sujets qui sont passés sur 2 conditions différentes

Je suis toujours surpris par ce genre de cours : On ne sait pas tester à partir d'un échantillon la normalité de la variable sous-jacente, qui est l'hypothèse dans la théorie. Ce qu'on sait faire, c'est mettre en doute que l'échantillon provienne d'une variable gaussienne.
En fait, soit on a des raisons de penser que la distribution des données (ici les différences) est gaussienne, et on fera un test de comparaison de la moyenne des différences à 0, pour savoir si ces différences (relativisées par la taille des données) sont importantes. En utilisant un test paramétrique. Soit on n'a aucune raison, et le test de Normalité ne sert à rien, puisque même s'il n'est pas significatif, on n'a pas de raison de croire à la Normalité. Et on utilisera un test non paramétrique de comparaison.

Cordialement.

J'ai toujours cru comprendre qu'en testant la normalité de la distribution, ce qui était sous-entendu c'était la normalité de la VD qui était testée et non celle des groupes? Oh mon dieu, que c'est difficile les stats