J'ai des données d'une expérience où j'ai appliqué deux traitements différents dans des conditions initiales identiques, produisant un entier entre 0 et 500 dans chaque cas comme résultat. Je veux utiliser un test t apparié pour déterminer si les effets produits par les deux traitements sont significativement différents. Les résultats pour chaque groupe de traitement sont normalement distribués, mais la différence entre chaque paire n'est pas normalement distribuée (asymétrique + une longue queue).
Puis-je utiliser un test t apparié dans ce cas, ou l'hypothèse de normalité est-elle violée, ce qui signifie que je devrais utiliser un test non paramétrique quelconque?
t-test
normality-assumption
John Doucette
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Réponses:
Un test t apparié analyse uniquement la liste des différences appariées et suppose qu'un échantillon de valeurs est échantillonné au hasard à partir d'une population gaussienne. Si cette hypothèse est grossièrement violée, le test t apparié n'est pas valide. La distribution à partir de laquelle les valeurs avant et après sont des échantillons n'est pas pertinente - seule la population dont les différences sont échantillonnées à partir de matières.
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