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21 de jun. de 2023 · Este artículo demuestra tres técnicas para evaluar la normalidad de los datos univariados no agrupados en R. Visualmente, podemos evaluar la normalidad usando un histograma o una gráfica Q-Q. Para una medida cuantitativa, podemos usar la popular prueba de Shapiro-Wilk.
Una forma menos subjetiva de explorar la normalidad de un conjunto de datos es por medio de las pruebas de normalidad. Las hipótesis para este tipo de pruebas son: \[\begin{equation} \begin{split} &H_0: \text{la muestra proviene de una población normal.} \\ &H_A: \text{la muestra NO proviene de una población normal.} \end{split} \end{equation}\]
3 de may. de 2023 · R Pubs. by RStudio. Sign in Register. Pruebas de normalidad en R. by Carlos Ademir Pérez. Last updated about 1 year ago.
1 de ene. de 2014 · Los análisis de normalidad, también llamados contrastes de normalidad, tienen como objetivo analizar cuánto difiere la distribución de los datos observados respecto a lo esperado si procediesen de una distribución normal con la misma media y desviación típica.
Ejemplos de cómo analizar la normalidad de los datos con R, test Shapiro-Wilk, test de Kolmogorov-Smirnov, test Lillefors y test de normalidad de Jarque-Bera.
El contraste de Shapiro Wilk es un test utilizado para comprobar la normalidad de los datos, especialmente para conjuntos de datos pequeños, de 50 muestras o menos. En R, la función shapiro.test realiza este test para un vector numérico de valores.
Podemos realizar fácilmente una prueba de Shapiro-Wilk en un conjunto de datos dado usando la siguiente función incorporada en R: shapiro.test (x) dónde: x: un vector numérico de valores de datos. Esta función produce un estadístico de prueba W junto con un valor p correspondiente.
