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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.
- Proporciones
Para intervalos de confianza: La muestra debe de contener al...
- Proporciones
Para comprobar analíticamente la distribución normal de tus datos, existen varios procedimientos de prueba, siendo los más conocidos la prueba de Kolmogorov-Smirnov, la prueba de Shapiro-Wilk y la prueba de Anderson Darling.
Hay dos formas habituales de comprobar si se cumple este supuesto de normalidad: 1. Visualiza la normalidad. 2. Realice una prueba estadística formal. Las siguientes secciones explican los gráficos específicos que puede crear y las pruebas estadísticas específicas que puede realizar para verificar la normalidad.
A fin de comprender e interpretar de manera adecuada el promedio y desviación estándar, se requiere conocer una de las más importantes distribuciones de probabilidad denominada distribución normal.
22 de abr. de 2023 · Las pruebas de normalidad evalúan si un conjunto de datos tiene una distribución normal, un supuesto fundamental en muchas pruebas estadísticas. En el estudio de Razali y Wah, la prueba de Shapiro-Wilk mostró el mayor poder estadístico entre las cuatro pruebas.
Para explorar la normalidad de un conjunto de datos lo que se busca es que el histograma o gráfico de densidad presenten un patrón más o menos simétrico. Para obtener detalles de la construcción de histogramas y gráficos de densidad se recomienda consultar Hernández ( 2018).
16 de ago. de 2022 · ¿Qué es la normalidad de los datos en estadistica? La normalidad es un concepto clave de estadísticas que se deriva del concepto de distribución normal o «curva de campana».
