При обработке данных получилась такая картина.
Красная линия – это теоретическое нормальное распределение, посчитанное (в Exel) по параметрам полной выборки экспериментальных данных. Гистограмма - это экспериментальные данные в виде рангов (ранг – сумма птиц, попавших в ранг).
Как кажется, графически, реальное распределение близко к нормальному.
Однако, при этом при использовании критерия согласия хи квадрат (функция ХИ2ТЕСТ в Exel или Pearson's Chi-squared test в R (chisq.test, расчет через формулу), где сравнивала экспериментальные. данные и теоретические нормального распределения результат – p-value = 0. То есть критерий согласия хи-квадрат не подтверждает, что экспериментальные данные имеют нормальное распределение.
Но по графику кажется, что совпадение очень хорошее!
Может быть, критерий хи-квадрат слишком строгий и для биологических данных лучше использовать какой-то менее строгий критерий? Ведь логично, что биологические системы редко могут совпадать с классическими известными распределениями буквально точно. Но ведь и то, что они приближены – важно и может выявляться каким-то критерием.
Есть ли такие (мене строгие" критерии согласия?