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Cómo realizar la prueba de normalidad (la curva de distribución)

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Muchas mediciones en la vida real tienen un patrón de distribución que se asemeja a una curva de campana, formalmente conocido como la "distribución normal" o curva "gaussiana". Por ejemplo, el CI se distribuye normalmente. O, si usted lanza una moneda cien veces, el número esperado de cabezas sigue una distribución normal. El logaritmo de la altura y la longitud del pie humano es normal, así (a menudo llamado log-normal).

En muchas aplicaciones estadísticas (tales como control de calidad y análisis de errores) distribuciones se supone que son normal. Sin embargo, esto es algo que siempre debe ser verificado, o de lo contrario el análisis será incorrecta.

Los pasos siguientes describen un método fácil para los no estadísticos para comprobar si una distribución es más o menos normal.

Instrucciones

En primer lugar, utilizar un tamaño de muestra aleatoria suficientemente grande para el test de normalidad. Para verificar con exactitud si una distribución es normal, usted debe tener al menos 50 puntos de datos.

A continuación, calcular el promedio (media), mediana, el rango y la desviación estándar de la muestra. Llamar a estos números A, M, R, y D.

Compruebe si la media y la mediana están relativamente cerca, teniendo en cuenta el intervalo de la muestra. La proximidad es relativa, pero un buen nivel de utilizar es que diferencia entre la media y la mediana es como máximo de 1% de la gama.

Una de las características de la distribución normal es que son simétricos, es decir, la media y la mediana son iguales. Si su muestra aleatoria viene de una población que se distribuye normalmente, a continuación, la media y la mediana deben estar cerca.

A continuación, utilice la desviación estándar para comprobar la regla 68-95-99,7. En una distribución normal, el 68% de los puntos de datos se encuentran dentro de 1 desviación estándar de la media, el 95% se encuentran dentro de 2 SD, y el 99,7% se encuentran a menos de 3 sd

Si los resultados de los Pasos 3 y 4 son positivos, entonces hay una buena probabilidad de que la distribución es normal.

Los estadísticos y los analistas de datos utilizan pruebas de matemáticas más poderosas para la normalidad, como la prueba de Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, y las pruebas de Shapiro-Wilk, el nombre de sus inventores.

Puede adquirir los complementos que se ejecutan con Excel para realizar estas pruebas más rigurosas. Analyse-It es un programa popular que funciona a la perfección con Excel para ejecutar las pruebas de normalidad, así como otros cálculos estadísticos.

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