Нормальное распределение, интерпретация результатов Опции

[Ната]

Всем привет! Кто может по-проще объяснить, как определить нормальность распределения? Например, получены вот такие результаты: средняя 1,02 ст. ошибка средней 2,5 сигма 8,7, число наблюдений 12 или средняя 3,2 ст. ошибка средней 0,9 сигма 1,3 число наблюдений 2 (маловато, но больше пока нет). Не рассчитываю пока критерий Стюдента, не могу "врубиться" в нормальность распределения, а может оно ассиметрично?

[плав]

Ну так с этого и надо было начинать! НЕ НАДО делить на возрастные группы (т.е. превращать количественный показатель - "возраст" - в качественный - "возрастная группа").
Итак, Вам надо сравнить средние величины в двух группах (исследуемая и контрольная), но они не сбалансированы по возрасту, стажу работы на предприятии и т.п. В этом случае Вы используете ковариационный анализ (он же дисперсионный анализ с ковариантами, общая линейная модель и т.д.) В программе Statistica для этого используется MANCOVA, в SAS - PROC GLM, в S/R команда glm и т.д. Вы используете в качестве зависимой переменной ту, средние которой Вы сравниваете, а в качестве независимых - группу (закодированную, например 1 - воздействие, 0 - контроль), возраст, стаж и т.д.
В принципе, что делает этот вид анализа - он вначале проводит регресионный анализ связи, скажем возраста и вашего зависимого параметра. Рассчитывает уравнение регрессии и остатки (т.е. разность между предсказанным на основании возраста значением и наблюдаемым). Таким образом влияние возраста удаляется. Затем то же делается для другого показателя. В результате остается только та вариабельность, которая не связана с полом и возрастом. Вот она-то и используется для сравнения средних - Ваших 70 и 50 человек (почувствуйте разницу!). Можете почитать про ковариантный анализ внизу страницы тут http://www.pubhealth.spb.ru/SASDIST/SAS1-3.htm или найдите информацию по MANCOVA/GLM в статистической программе, которой Вы пользуетесь