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데이터 통계처리에 관한 질문드립니다.
석사재학
  (2014-11-16 01:05)
 공감1   조회5063  인쇄  주소복사  소셜네트워크로 공유하기
수정  
안녕하세요, 석사과정에 재학중인 학생입니다.

아래 p value 구하는 글을 보고 제가 그동안 하고 있던 계산이 완전히 틀렸다는것을 알았는데요... 제가 구한 데이터가 정규 분포인지 아닌지를 어떻게 판단하는지 여쭙습니다.
너무 기초적인 질문이지만 따끔한 충고와 함께 한 수 가르쳐 주십사 글 올리게 됐습니다.

감사합니다.
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통계전공  (2014-11-16 13:16)
공감0  비공감0   수정 삭제
아 이건 그냥 간단한건데, http://en.wikipedia.org/wiki/Normality_test

shapro-wilk 가 가장 많이 쓰이고요, N 수가 많아지면, 유의성도 증가하기 때문에 graphical method 를 고려해야합니다. 흔히들 30개 이상이면 정규성을 만족시키지 않아도 그냥 하는 경우가 많은데, 이 경우는 잘못된 것입니다. 모집단의 표본의 평균이 정규분포한다는거지, 모집단이 정규분포한다는 게 아닙니다. 그 경우에는 transformation 을 하거나 non-parametric method 를 써야 합니다. multiple test 가 많은 continuous variable 을 엄밀한 normality test 없이 하는 경우도 microarray 나 GWAS 에서 아주 좋은 논문들에서도 흔하게 보이는 실수입니다.
-_-;  (2014-11-16 15:04)
공감0  비공감0   수정 삭제
님이 뭔 실험을 어떻게 해서 무슨 데이타를 얻는지를 먼저 설명해야지요.... 질문이 바르지 않으면 답은 산으로 갑니다.
ㄱㄴ  (2014-11-19 07:17)
공감0  비공감0   수정 삭제
Shapiro-Wilk normality test가 정답.
먼저 히스토그램을 그려서 감을 잡아 보시고, Shapiro-Wilk normality test로 확인을 해 보세요.
R에서 shapiro.test()를 하시면 됩니다.
ㄱㄴ  (2014-11-19 07:17)
공감0  비공감0   수정 삭제
Shapiro-Wilk normality test가 정답.
먼저 히스토그램을 그려서 감을 잡아 보시고, Shapiro-Wilk normality test로 확인을 해 보세요.
R에서 shapiro.test()를 하시면 됩니다.
ㄱㄴ  (2014-11-19 07:20)
공감0  비공감0   수정 삭제
shapiro.test()를 해서 p 값이 낮다면 (<0.05), 정규분포가 아닐 확률이 높다는 거죠. 예를 들면 shapiro.test()를 해서 p 값이 0.05라면, 정규분포가 아닌 것이 틀릴 확률이 5%라는 거죠.

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