Очень нужна ссылка на условие применимости ANOVA, когда то мы это уже обсуждали, желательно из нормального источника. Где ясно написано, нормальность чего требуется, распределения в группах , в генеральной совокупности, нормальность остатков. Нужна ссылка или еще лучше цитата и ссылка, можно на английском. Нет возможности сейчас быстро все найти самой, даже у себя в машине.
Заранее благодарна

Простая задача оказалась очень непростой. Вероятно, то, что мы здесь уже давно обсуждали, является плодом нашего коллективного творчества и во всём комплексе не описано. Прошерстил сейчас 2 десятка книг по биостатистике и дисперсионному анализу: везде что-нибудь либо не написано, либо написано недостаточно хорошо, чётко. Вот пока такое:

GLENN GAMST. Analysis of Variance Designs. A Conceptual and Computational Approach with SPSS and SAS. 2008 http://yadi.sk/d/kx6STF5zP8RvQ
5.3.1 THE NATURE OF THE ASSUMPTION OF NORMALITY OF ERRORS
The second ANOVA assumption is that the error components associated with the Y i scores are normally distributed. If the residual errors are normally distributed, then the distribution of Y i scores will follow suit by being distributed in a normal manner. Likewise, if we randomly sample participants from a known normal population, the residual error component of those scores will also be distributed normally (Winer et al., 1991).
(Winer, B. J. Brown, D. R., & Michels, K. M. (1991). Statistical principles in experimental design (3rd ed.). New York: McGraw-Hill.)

Nokh, спасибо большое!

Мне нужно ответить рецензенту, что я имею право использовать параметрику, против которой он решительно выступает на основании того, что он предполагает, что данные в выборках не распределены нормально. Как то у меня в подсознании имеется мысль, что выборки должны быть извлечены из совокупности с нормальным распределением. В свое время Плав, наш модератор эту мысль высказал и, она закрепилась. Кроме того, насколько я помню, им же было сказано, что в дурных книжках написано, что нормальность распределения должна быть в каждой выборке.
Уважаемый мной рецензент(д.м.н.) приводит такие аргументы, среднее одной из групп 218,6 sd =133,8,а если 218,6-2*133,8 то получается отрицательное число. А это, по его мнению, доказательство ненормального распределения.

В этой конкретно выборке (n=22) можно, конечно, формально проверить соответствие нормальному закону распределения и получить значение критерия K-S d=0,185 p> 0,20 . Следует ли приводить подобные свидетельства и для других групп сравнения или это не ребуется доказывать.

Хотелось бы услышать мнения по этому вопросу не только для дисперсионного анализа, но и для случая сравнения двух групп, т.е. критерия Стьюдента. Нужны простые объяснения для доктора.

В литературе, имеющейся у меня, для ДА ANOVA указано требование нормальности распределений зависимой переменной для каждого уровня фактора.
Но нарушение нормальности не оказывает существенного влияния на результаты ANOVA. Это показали многочисленные исследования , в т.ч.
Шеффе Г. Дисперсионный анализ.1980.
http://www.twirpx.com/file/21820/
Гласс Дж. Стенли Дж.1977.
http://www.koob.ru/glass_stanly/statistich...ke_i_psihologii
Поэтому проверку нормальности, по их мнению, выполнять не следует.
Также есть требование однородности дисперсий.
Нарушение однородности имеет существенное значение только в случае, когда выборки отличаются по численности.
Требование независимости существенно.

По критерию Стьюдента для двух независимых выборок: нужно проверять нормальность в каждой выборке.
Однородность дисперсий проверяется только в случае существенной разницы численностей выборок.
Требование независимости существенно.
Одновыборочный критерий Колмогорова-Смирнова рекомендуется использовать при n не менее 50...

Спасибо большое, avserovtv!
Я склоняюсь также к тому, что достаточно того, чтобы нормально были распределены остатки линейной модели, это и будет следствием нормальности зависимой переменной.

Насколько я помню для ANOVA важно нормальное расспределение не изначальных данных, а residuals. Мэтры поправят.

Кстати про дисперсионный анализ у меня тоже был вопрос ,все время его забывал задать.
Смотрите, а что значит если на графике?
1-Муж
2-Жен
есть просто квадратик среднего и без усиков доверительного интервала у женщин (2)
о чем может говорить?

Интересно, а с какой целью нужно цепляться к теме, в которой на конкретный вопрос дан ясный ответ. Какое отношение к заданному вопросу имеет ваш вопрос, психологист? Вы, что действительно сами не можете сообразить, в каком случае среднее не имеет меры разброса. Вас уже призывали на форуме разобраться с вашими средними в опросниках прежде, чем вы займетесь дисперсионным или факторным анализом.

Почему женщины без усиков? Наверное, они все курицы и ни одного козла среди них нет, иначе и не объяснить отсутствие вариации.
Флуд появляется в результате избытка свободного времени или с целью досадить кому то. Мне досадили, запачкали мою тему, потому и получили такой ответ.

Боже, я слёзно прошу прощения. Не сообразил , что такая прицепка к Вашей теме для Вас равносильна , что бросить Вам в лицо грязь с лопаты. Если бы я знал, что для Вас это так важно, я бы ,конечно, этого не делал бы.
Извините.
А в терминологии флуда надо разобраться. Флуд, это если бы я начал тут говорить о фильмах Тарантино. Ну это для меня флуд, может и тут я все неверно понимал. Я задал вопрос в области этой темы. А чего плодить кучу топиков?
И хотя я извиняюсь, Ваша реакция мне удивительна.Весьма агрессивно, я бы сказал.

Для меня нормальный источник - это книга "Наглядная статистика в медицине" авторов: Петри А., Сэбин К. Там в разделе про ANOVA сказано, что в каждой группе переменная должна быть распределена нормально и дисперсии должны быть равны. Как можно ослабить эти условия в этой книге не описано.

Дисперсионный анализ ANOVA относится к робастным методам, т.е. предположения нормальности и однородности (гомогенности) дисперсий могут быть несколько нарушены.

R.Cody, J.Smith. Applied statistics and the SAS programming Language, Pretence Hall, 1991

http://www.google.ru/url?q=http://www.pubh...6LR9qHhaP9EJZUw

какой вывод, есть необходимость проверки нормальности и равенства дисперсии каждой выборки?