Als ik het goed begrepen heb, is er bij een (one way en factoriële) ANOVA de assumptie van normaliteit. Betekent dit dat de scores binnen de groepen in je steekproef normaal verdeeld moeten zijn of gaat het over de steekproevenverdeling (dus bij steeds opnieuw nemen van steekproef)?
- Als het dit laatste is, hoe test je dat dan (want je hebt natuurlijk maar 1 steekproef)? Argumenteer je dan dat als de normaliteit in je eigen steekproef niet te erg geschonden is, dat het dan wel OK zal zijn?
- Vanaf wanneer moet je in je analyse een probleem maken van anormaliteit? Ik heb gemerkt dat het op basis van de plots soms lijkt dat er geen probleem is, maar als je naar de kurtosis en skewness waarden kijkt, dat die dan soms toch vrij groot zijn (bvb bij kurtosis 1,2 en skewness 0,8)? Vanaf wanneer is het problematisch?
En hoe rapporteer je dat dan? Meld je bij methoden dat je boxplots of QQ plots uitvoert en bij resultaten dat er op basis van een boxplot of QQ plot geen normaliteitsproblemen lijken te zijn of meld je voor elke verschillende conditie en elke variabele de kurtosis en skewness factoren met SD?
We hebben in de cursus, denk ik, ook niet gezien hoe je met je data moet omgaan in geval van schending van de assumptie. In field wordt wel verwezen naar bootstrapping.