estadística: pruebas de normalidad

Estadística: Pruebas de Normalidad

Autor(es): • Luis Fernando Aguas

Contenidos• Introducción

• Objetivos

• Desarrollo de Contenidos

• Conclusiones

• Bibliografía

Introducción• Al empezar el análisis estadístico y después de la depuración

de los datos y la corrección de errores, debemos estudiar si el comportamiento de nuestras variables numéricas sigue una distribución normal.

• Esta característica es muy importante sobre todo en muestras pequeñas (n<30), ya que muchos de los test estadísticos para su correcta aplicación e interpretación, asumen normalidad en los datos.

Objetivos

• Conocer las distintas funciones que se puede realizar con SPSS

• Determinar y aprender las tareas que puede desarrollarse con SPSS

• Aprender a usar las pruebas de normalidad• Determinar cómo usar las pruebas de

normalidad

Desarrollo de Contenidos

Desde el SPSS tenemos varias maneras de comprobar la normalidad de nuestras variables. Una manera muy simple de comprobar si nuestra variable tiene o no una distribución normal, es realizando un histograma de frecuencias. En el siguiente ejemplo, hemos utilizado el “cuadro de diálogos antiguos” y hemos pedido que nos muestre la “curva normal”.

Pasos a seguir

Podemos ver que la distribución de la variable segmentados se ajusta perfectamente a una distribución normal.

En este otro ejemplo, la variable hematocrito, no sigue una distribución normal, ya que muestra una acusada asimetría hacia la derecha.

Una de las pruebas estadísticas más conocidas que valora la Normalidad, es la prueba de Kolmogorov-Smirnov

Analizar Þ Pruebas no paramétricas Þ K-S de 1 muestra

• 1 • 2

En el cuadro de diálogo se seleccionará la variable a analizar y su distribución (en nuestro caso normal). En la pestaña Opciones se pueden solicitar los estadísticos descriptivos y los cuartiles.

Hipótesis que se contrasta con la prueba de Kolmogorov-Smirnov:• H0: La variable sigue una distribución normal (hipótesis nula).

• H1: La variable no sigue una distribución normal (hipótesis alternativa).

El valor de p está en “Sig. Asintót. (bilateral)” en nuestro caso p=0.219

Como la p es mayor de 0.05, no podemos rechazar la hipótesis nula, por lo que asumimos que nuestra variable sigue una distribución normal

Conclusiones

• El SPSS y EXCEL son programas estadísticos, computarizados ideal para la introducción, interpretación de los datos necesarios para llevar un control adecuado de la empresa, es capaz de gestionar de forma inteligente las nóminas, contabilidad, gastos extras, y demás aplicaciones financiera.