Трансформация Бокса-Кокса Опции

[fruitfly]

Здравствуйте,
Ситуация: есть данные по шести экспериментальным группам. Хочу сделать АНОВУ, знаю что для этого данные должны быть нормально распределены. Вопрос такой: Как смотреть распределение (1) у всех групп по отдельности или (2) у всех групп вместе. Если (1) у 5 групп нормально распределены а у одной нет. Что делать. Что такое Cox-Box трансформация. Как ее сделать. Правда ли что это самая мощная трансформация?

[плав]

Рискуя показаться назойливым, все равно повторю - для проведения теста надо знать распределение показателя в популяции, а не в выборке. Поскольку основное допущение дисперсионного анализа - что все группы пришли из одной популяции, то надо анализировать суммарное распределение. Дисперсионный анализ относительно устойчив к небольшим отклонениям от нормального распределения, поэтому если отклонения будут небольшими, можно пользоваться и обычным дисперсионным анализом.
Трансформация Бокса-Кокса действительно используется достаточно часто для того, чтобы нормализовать данные.
T(трансформированное значение)=frac{y^{\lambda}-1}{\lambda} если lambda не равно 0 и
T(трансформированное значение)=ln{y} если lambda=0
Довольно часто программы имеют встроенные процедуры, которые позволяют найти наилучшее значение lambda. Затем данные трансформируются и с ними работают, как с исходными.

[bubnilkin]

для проведения теста надо знать распределение показателя в популяции, а не в выборке. Поскольку основное допущение дисперсионного анализа - что все группы пришли из одной популяции, то надо анализировать суммарное распределение. Дисперсионный анализ относительно устойчив к небольшим отклонениям от нормального распределения, поэтому если отклонения будут небольшими, можно пользоваться и обычным дисперсионным анализом.

плав, Вы неоднократно озвучивали это на форуме, звучит, действительно, логично, но можно ссылку

Если получены данные с неправильным распределением, их всегда нужно нормализовать?

Отклонение от нормального распределения на сколько допустимо для ANOVA?

Сообщение отредактировал bubnilkin - 11.02.2010 - 02:23