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Complete los siguientes pasos para interpretar una prueba de normalidad. La salida clave incluye el valor p y la gráfica de probabilidad.
22 de abr. de 2023 · La realización de una prueba de normalidad permite a los investigadores y analistas de datos determinar si sus datos cumplen con el supuesto de normalidad y si las pruebas paramétricas que se basan en este supuesto son adecuadas.
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.
El supuesto de homocedasticidad o de igualdad de varianzas, se contempla en estas pruebas paramétricas, así que no tenemos que ir a ninguna otra parte para comprobarlas. Por el contrario, la condición de normalidad exige una prueba aparte.
16 de ago. de 2022 · ¿Cómo realizar una prueba de normalidad? Elija STAT> Estadísticas básicas> Prueba de normalidad. Los resultados de la prueba indican si debe rechazar o no rechazar la hipótesis nula de que los datos provienen de una población normalmente distribuida.
El test de Shapiro-Wilks plantea la hipótesis nula que una muestra proviene de una distribución normal. Eligimos un nivel de significanza, por ejemplo 0,05, y tenemos una hipótesis alternativa que sostiene que la distribución no es normal.
Esta prueba compara la función de distribución acumulada empírica (ECDF) de los datos de la muestra con la distribución esperada si los datos fueran normales. Si la diferencia observada es adecuadamente grande, usted rechazará la hipótesis nula de normalidad de la población.
