Каковы особенности дисперсионного анализа при работе с ненормально распределенными данными?

Особенности дисперсионного анализа при работе с ненормально распределёнными данными:

• Предварительное преобразование данных. forum.disser.ru Для использования в параметрических тестах ненормально распределённые данные предварительно преобразуют. forum.disser.ru Преобразование подбирают исходя из знаний о природе процесса. forum.disser.ru Например, если признак — площадь, то её преобразуют извлечением квадратного корня. forum.disser.ru В общем случае можно использовать преобразование Бокса-Кокса, которое итерационно подбирает нормализующее преобразование для конкретного набора данных (используются данные по всем подгруппам одновременно). forum.disser.ru
• Использование непараметрических методов. kurskmed.com lit-review.ru При отсутствии нормальности распределения используют непараметрические методы исследования, то есть те, которые заменяют реальные значения рангами и производят расчёты над рангами. kurskmed.com Для корректного описания данных, имеющих ненормальное распределение, следует использовать медиану и квартили (а не среднее и дисперсию). kurskmed.com
• Рост вероятности ошибок первого рода. forum.disser.ru Считается, что дисперсионный анализ устойчив к небольшим отклонениям от требований модели, но за это растёт вероятность ошибок первого рода (лжеоткрытий). forum.disser.ru Поэтому к трактовке эффектов, находящимся близко к границе выбранного уровня значимости, нужно относиться с острожностью. forum.disser.ru