Bonjour,
J'ai une petit doute sur l'utilisation du test du student.
Voici comment sont organiser mes données:
->J'ai 296 groupes contenant entre 150 et 200 individu.
->Pour chaque individu j'ai la variable pression artériel avant traitement(t0), puis la pression artériel après traitement (au temps t1,t2,t3,t4).
Voilou, donc si je me trompe pas je peux dire que mes données sont appariés?
Pour tous les testes j'utilise le module stats de scipy ( python )
Pour chaque groupe je teste avec le test d'Agostino a chaque temps si on a une distribution normal, et j'obtient a chaque fois une p-value < 0.05. Je peux donc rejette la distribution normal ?
La question suivante est donc puis-je utiliser le test de student, quand même? J'ai vu des info contradictoire sur diffèrent site, pour certain il faut distribution normal et N> 30, pour d'autre soit une distribution normal soit un grand effectif...
J'ai testé l'homogénéité des variances à chaque temps (t0-t1, t0->t2... t0->t4) avec le test de Levene puis de Fligner et j'obtiens toujours une p-value>0.05, je peux donc conclure homogenieté des variances ?
Si le teste de student est utilisable, est-ce qu'on peut dire que plus le t-score est loin de 0 plus la difference est grand entre les 2 groupes comparés ( je compare t0-t1, t0-t2 ....)
Sinon quelle teste non-parametrique puis utiliser, Wilcoxon ou Mann-Whitney?
Je pencherais vers Wilcoxon car les groupes sont appariés, et meme question que pour student plus le W-score est important plus la difference entre les 2 groupe est grandes?
Je vous remercie d'avance pour vos réponses
Bonne journée
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