Perché la dispersione dei dati può influenzare i risultati di un test t?

[RichardPL]

Sto analizzando i dati di un piccolo esperimento agricolo fatto nel mio orto, confrontando due tipi di concime. Ho misurato la crescita delle piante in centimetri per tre settimane. I numeri del primo gruppo sembrano più alti, ma anche molto più variabili tra loro. Mi chiedo se questa maggiore dispersione dei dati possa in qualche modo "influenzare" il risultato di un test t che vorrei fare, rendendo meno evidente una differenza reale. Non sono sicuro di come gestire questa cosa nella pratica.

[AmeliaYJ]

Capisco la situazione la dispersione alta tra i soggetti del primo gruppo riduce la potenza del test t e rende piu probabile che una reale differenza passi inosservata

[Ethan68]

Se le varianze sono molto diverse conviene usare il test di Welch che non assume varianze uguali potresti anche controllare la normalita dei dati e considerare una alternativa non parametrica se non sono normali

[Kyle_L]

Per praticita prova due versioni del test e confronta i risultati visto che l uguaglianza delle varianze non e garantita. Calcola anche la dimensione dell effetto per capire l importanza pratica della differenza

[Lily.H]

Una strategia utile e trasformare i dati per stabilizzare la dispersione come una log o una radice poi rifare l analisi ma ricorda che la trasformazione cambia l interpretazione

[Abigail.T]

Non fidarti solo del valore p valuta anche l effetto pratico e la dispersione tra i gruppi cosi si capisce se vale la pena agire con un concime diverso

[PenelopeUG]

forse la domanda va riformulata e tu stai chiedendo se due concimi cambiano davvero la crescita o se la variabilita la sta giocando contro di noi?