Normalidad de datos

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Prueba de normalidad

Hipótesis de una muestra para determinar si la población de la cual extrajo su muestra es no normal. Muchos procedimientos estadísticos dependen de la normalidad de lapoblación, de modo que recurrir a una prueba de normalidad para determinar si se rechaza este supuesto pudiera ser un paso importante en su análisis. La hipótesis nula para una prueba de normalidad estableceque la población es normal. La hipótesis alternativa establece que la población es no normal. Para determinar si los datos de su muestra provienen de una población no normal, usted puede elegir entrecuatro pruebas.

Técnica gráfica

Usted puede evaluar la normalidad de una población con una gráfica de probabilidad normal, la cual genera de manera gráfica valores de datos ordenados encomparación con los valores que usted espera sean cercanos a los primeros, si la población de la muestra está normalmente distribuida. Si la población es normal, los puntos de la gráfica conformarán una líneaaproximadamente derecha.

Prueba de Anderson-Darling

Esta prueba compara la función de distribución acumulada empírica de los datos de su muestra con la distribución esperada si los datos sonnormales. Si esta diferencia observada es suficientemente grande, la prueba rechazará la hipótesis nula de normalidad en la población.

Prueba de normalidad de Ryan-Joiner

Esta prueba evalúa lanormalidad calculando la correlación entre sus datos y las puntuaciones normales de sus datos. Si el coeficiente de correlación se encuentra cerca de 1, es probable que la población sea normal. Laestadística de Ryan-Joiner evalúa la solidez de esta correlación; si se encuentra por debajo del valor crítico apropiado, usted rechazará la hipótesis nula de normalidad en la población. Esta prueba essimilar a la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk.

Prueba de normalidad de Kolmogorov-Smirnov

Esta prueba compara la función de distribución acumulada empírica de los datos de su muestra con la...
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