Opis statystyczny testu normalności:

• Hipoteza zerowa (H₀): Rozkład zmiennej: Wartości punktów pochodzące z przyznania ich za skuteczność danego zabiegu w poprawie ogólnego stanu zdrowotnego stawu kolanowego są rozkładem normalnym dla wszystkich grup, (próbki zostały wybrane losowo z populacji o rozkładzie normalnym); (wyniki w kolorze czarnym): p > 0,05
• Hipoteza alternatywna (H₁): Rozkład zmiennej: Wartości punktów pochodzące z przyznania ich za skuteczność danego zabiegu w poprawie ogólnego stanu zdrowotnego stawu kolanowego nie są rozkładem normalnym, (przynajmniej jedna próbka została wybrana losowo z populacji o rozkładzie, który nie jest normalny); (wyniki w kolorze czerwonym): p < 0,05

Powyższy test Shapiro-Wilka (Wykres 5) rozstrzyga czy badane zmienne mają rozkład normalny (krzywa Gaussa), to znaczy czy badane próbki możemy uważać za wybrane losowo z populacji o rozkładzie normalnym. Wartości poziomu istotności dla wszystkich grup osiągnęła p < 0,05 co świadczy o tym, że rozkład zmiennej w tych grupach nie jest normalny. Z powyższego wynika, że założenie o normalności nie jest spełnione. Takie rozstrzygnięcie nie daje nam możliwość posłużenia się parametrycznym testem analizy wariancji ANOVA, które wymaga założenia normalności rozkładu w obrębie wszystkich grup.

W związku z niespełnieniem któregokolwiek z założeń testu analizy wariancji ANOVA nie ma konieczności sprawdzania drugiego. Nie spełnienie jednocześnie obu założeń powoduje, że musimy skorzystać z nieparametrycznego odpowiednika tego testu jakim jest test Kruskala-Wallisa. Testem tym ocenimy czy n niezależnych próbek pochodzi z tej samej populacji. […]

To tylko wycinek – potrzebujesz więcej informacji na temat tego typu pracy skontaktuj się z nami poprzez zakładkę Kontakt.