Me gustaría saber, cuando la comparación de los medios en dos grupos, uno con 15 pacientes y otro con 70, si es necesario para la prueba de normalidad.
Respuesta
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Mientras que es posible la prueba de normalidad, no es a menudo muy útil para hacerlo. Muy pocos conjuntos de datos provienen de una exactamente la distribución normal y la de muchos estadísticos paramétricos procedimientos funcionan bien, incluso cuando la distribución es sólo "una especie de normalish poco".
(Tomo nota de que el desigual tamaño de la muestra puede significar que los procedimientos pueden no ser tan robusto a las desviaciones de la normalidad como sería el caso de la igualdad de muestras.)
Cuando la muestra es pequeña, contiene poca información acerca de su distribución subyacente y por lo que la distribución normal de la prueba ha de baja potencia y usted consigue un montón de falsos negativos. Por el contrario, cuando la muestra es grande y el test de alta potencia, comienza a indicar partidas significativas en los casos donde la distribución está lo suficientemente cerca a la normalidad que no existe un problema real.
Examinar los datos en un par de normalidad de la distribución de las parcelas para tener una idea de la forma de las distribuciones. Si hay desviación sustancial, a continuación, puede transformar los datos (registro de transformaciones a menudo son adecuados) o el uso de métodos no paramétricos. Con tamaños de muestra de 17 y 70 la mayoría de las pruebas no paramétricas va a tener una buena alimentación en relación a la distribución normal a base de pruebas. Por ejemplo, un permutaciones prueba de potencia igual a la de un test t de Student.
Realmente usted debe proporcionar mucha más información en su pregunta, como lo que las medidas son, qué tipo de pruebas que se desean realizar, si la investigación es exploratoria o diseñado, qué hipótesis usted está interesado en, y así sucesivamente. De esa manera, las respuestas pueden ser más específicos y usted ganará más asistencia.
