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Tests d'hypothèse Discussion :

Normalité des données


Sujet :

Tests d'hypothèse

  1. #1
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    Par défaut Normalité des données
    Dans la suite de mon travail, je souhaiterais comparer des données théoriques et des données observés. Mais avant de faire cela, j'ai voulu tester la normalité de mes données, histoire de voir quel test serait approprié.
    J'ai voulu utilisé le test de Shapiro mais là R ne veut pas. J'ai pourtant une série de trois valeurs disposées en vecteur (pièce jointe).
    Je n'arrive pas à trouver pourquoi R ne veut pas.
    Merci pour votre aide...
    Edit: Bon je viens de solutionner le problème. Je rentre mes données manuellement
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    a<-c(26.78, 46.10, 52.11)
    shapiro.test(a)
      Shapiro-Wilk normality test
     
    data:  a 
    W = 0.9157, p-value = 0.4374
    Alors si Ho= distribution normale et p-value=0.4374 Ho n'est pas rejetée?

    maintenant que cela est fait, je teste mes effectifs observés et je me sers de quel test pour savoir si effectif obs différent de effectifs théoriques?
    Merci encore pour votre aide
    J'en fais un nouveau post
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  2. #2
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    Par défaut
    Bonjour,

    Je m'interroge vraiment sur la pertinence d'un test sur la répartition des données avec uniquement trois point. Avec un tel effectif, il faut que la distribution soit très différente d'une normale pour que tu ai quelque chance de rejeter l'hypothèse H0... et encore !

    Le petit script ci-dessous te montre que pour des données qui ne suivent pas une loi normale, on ne rejette que rarement H0 avec un effectif de 3 (environ 15% des cas pour la loi gamma, 5% pour la loi uniforme)
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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    a <- rgamma(30, 0.5)
    hist(a)
    shapiro.test(a)
     
     
    b <- runif(30, 0, 10)
    hist(b)
    shapiro.test(b)
     
     
    ## Proportion de rejets de H0 pour une répartition suivant une loi gamma :
    res <- sapply(1:100, function(i)
              {
                 shapiro.test(rgamma(3, 0.5))$p.value
              })
    sum(res < 0.05) / length(res)
     
    ## Proportion de rejets de H0 pour une répartition uniforme :
    res <- sapply(1:100, function(i)
              {
                 shapiro.test(runif(3, 0, 10))$p.value
              })
    sum(res < 0.05) / length(res)
    Forum LaTeX : pour des réponses rapides et appropriées, pensez à poster un
    ECM = Exemple (reproduit le problème) Complet (document compilable) Minimal (ne postez pas votre thèse !)

    Une solution vous convient ? N'oubliez pas le tag


    )><))))°>

  3. #3
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    Dans ce cas, que me conseillez vous?
    Dois-je considérer que mes données ne suivent pas une loi normale et passer directement par des tests non paramétriques (sujet "Chi2 ? pas sur")?

+ Répondre à la discussion
Cette discussion est résolue.

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