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El ANOVA es bastante robusto ante alejamientos de la normalidad. La distribución tiene que ser muy asimétrica para que afecte a la estimación de los parámetros del ANOVA.
Saludos
Hola, si tus distribuciones son muy sesgadas el procedimiento para realizar el análisis que indicas sería de la siguiente forma:
x1<-c(4,9,9,9,9,9,8,9,8,9,9,9,9,9,9,8,6,8,7,8)
x2<-c(9,9,9,9,6,7,7,6,9,8,7,7,6,6,8,8,8,7,8,6)
x3<-c(9,9,9,9,9,9,9,7,8,9,8,9,6,9,8,4,8,9,9,9)
x4<-c(9,6,8,8,9,9,5,8,9,5,8,9,9,9,9,9,9,7,9,8)
x<-c(x1,x2,x3,x4)
vi<- gl(4,20)
library(WRS2)
t1way(x~vi)
Saludos,
Miriam, creo que deberías analizar con los métodos no paramétricos. Con una mirada rápida a la base que nos envías creo que no vas a conseguir la normalización que pretendes.
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Te falta la llamada a la funcion t1way().Aqui tienes el resultado:
> x1<-c(4,9,9,9,9,9,8,9,8,9,9,9,9,9,9,8,6,8,7,8)
> x2<-c(9,9,9,9,6,7,7,6,9,8,7,7,6,6,8,8,8,7,8,6)
> x3<-c(9,9,9,9,9,9,9,7,8,9,8,9,6,9,8,4,8,9,9,9)
> x4<-c(9,6,8,8,9,9,5,8,9,5,8,9,9,9,9,9,9,7,9,8)
> x<-list(x1,x2,x3,x4)
> x<-c(x1,x2,x3,x4)
> vi<- gl(4,20)
> library(WRS2)
> t1way(x~vi)
Call:
t1way(formula = x ~ vi)
Test statistic: 2.2642
Degrees of Freedom 1: 3
Degrees of Freedom 2: 23.93
p-value: 0.10687