एक पेपर की समीक्षा करते हुए, लेखक कहते हैं, "सामान्य परिणाम की सामान्य मान्यताओं को संतुष्ट करने के लिए टी परीक्षणों के आयोजित होने से पहले, एक विषम वितरण को प्रदर्शित करने वाले निरंतर परिणाम चर को प्राकृतिक लघुगणक का उपयोग करते हुए रूपांतरित किया गया था।"
क्या यह गैर-सामान्य डेटा का विश्लेषण करने का एक स्वीकार्य तरीका है, खासकर यदि अंतर्निहित वितरण जरूरी नहीं कि लॉगऑनॉर्मल है?
यह एक बहुत ही असामान्य सवाल हो सकता है, लेकिन मैंने इससे पहले ऐसा नहीं देखा है ...।
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ठीक है, यदि प्रारंभिक वितरण लॉग-सामान्य नहीं है, तो रूपांतरित डेटा सामान्यता की पूर्वापेक्षित मान्यताओं को संतुष्ट नहीं करता है, इसलिए परिवर्तन द्वारा क्या प्राप्त किया जा रहा है?
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मैक्रो
@ मकारो - काफी सच! (+1) - वे शायद केवल वितरण को सममित के करीब लाना चाहते थे, जो कि टी-टेस्टिंग के लिए करना कोई बुरी बात नहीं है, लेकिन, जब तक कि उन्होंने जाँच नहीं की और इसे लिखा नहीं, हमें पता नहीं है कि लॉग परिवर्तन ने एक नकारात्मक तिरछा को प्रेरित किया है जो शायद मामलों को और भी बदतर बना दिया है ...
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हम यह अनुमान लगा सकते हैं कि क्योंकि यह सामान्यता को संतुष्ट करने के लिए किया गया था, और सामान्यता को पहले स्थान पर जांचा गया था, उस सामान्यता को बाद में जांचा गया था। यह यहां की भाषा में दृढ़ता से निहित है।
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जॉन
लघुगणक के लिए एक टी-परीक्षण न तो अनियंत्रित डेटा के लिए एक टी-टेस्ट के समान है और न ही एक गैर-परीक्षणात्मक परीक्षण। लॉग पर टी-परीक्षण ज्यामितीय साधनों की तुलना करता है, न कि (सामान्य) अंकगणितीय साधनों की। यह तय करने में कई महत्वपूर्ण कारणों में से एक है कि क्या लघुगणक का उपयोग स्वीकार्य है (जो कि यह आवेदन के आधार पर हो सकता है)।
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whuber