[R-es] t-test y distribución de variables
JM Arbones
marbones en unizar.es
Mar Sep 13 16:13:08 CEST 2016
Hola,
Estoy analizando unos datos para una tesis doctoral.
Durante la investigación se han recogido distintas variables clínicas de
dos grupos (n=30 y n=40). Me encuentro que las comparaciones de medias
se han realizado mediante t-tests sin preocuparse de estudiar la
distribución de las variables. Al revisar si las variables se ajustan a
la distribución normal, aunque los QQplots no tienen "mala pinta" las
distribuciones de las variables se alejan de la normalidad
(Shapiro-Wilks<0.01).
Aunque se podrían utilizar otros métodos (no parametricos,
permutaciones, etc) para realizar las comparaciones, el doctorando se
empeña en utilizar las pruebas t (imagino que por no rehacer todos los
resultados).
Entiendo que el t-test es una prueba bastante robusta y puede tolerar
desviaciones de la normalidad, también entiendo que el criterio para
poder aplicar esta prueba es que la distribución de las medias (no de
las variables) sea normal. Se me ha ocurrido que si remuestreo (siendo
d la variable de estudio)
for (n in 1:500){
i[n]=mean(sample(d,20))}
y justifico que la distribución de las medias sigue una distribución normal
shapiro.test(i)
podría decir que las pruebas t (utilizando la correccion de Welch por si
acaso) se hacen "con todas las de la ley".
Me gustaria que los que sabeis de esto me dierais vuestra opinion con
respecto a este apaño.
Un saludo y muchas gracias
Jose Miguel
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