Actualizado por ultima vez el 28 de febrero de 2022, por Luis Benites.
Las dos principales pruebas de normalidad en SPSS son Shapiro-Wilk y KS Test . Sin embargo, también puede comprobar la asimetría , la curtosis , los histogramas y los diagramas QQ . Todo esto se puede lograr ejecutando un solo análisis.
Mire el video para ver cómo ejecutar todas estas pruebas de normalidad en SPSS con unos pocos clics:
Pruebas de Normalidad en SPSS 
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Hay muchas razones para verificar la normalidad, pero quizás la más importante es verificar el supuesto de normalidad para varias pruebas de hipótesis .
Pruebas de Normalidad en SPSS: Pasos
Así es como se ejecutan las pruebas:
- Haga clic en «Analizar»,
- Haga clic en «Estadísticas descriptivas»,
- Haga clic en «Explorar»,
- Coloque sus variables dependientes (aquellas cuya normalidad desea comprobar) en el cuadro Lista de dependientes.
Mueva las variables dependientes haciendo clic en la flecha central.
- Haga clic en «Estadísticas» en la parte superior derecha del cuadro Explorar y marque el cuadro Descriptivos.
- Haga clic en «Continuar».
- Haga clic en «Gráficas» en la parte superior derecha del cuadro Descriptivos.
- Compruebe los gráficos de histograma y normalidad.
- Haga clic en «Continuar», luego haga clic en «Aceptar».
La salida
Hay mucha información en la salida. Parte de esto es informativo (como la asimetría y la curtosis). La información que mire depende de si está interesado en una de las pruebas formales o si solo desea tener una idea general de cómo se ven sus datos.
Para las pruebas formales (KS y Shapiro-Wilk), busque valores de p superiores al 5 %. Suponiendo que ejecutó el análisis con el nivel alfa predeterminado de 0,05 , cualquier valor inferior a 0,05 haría que rechazara la hipótesis nula de que los datos siguen una distribución normal .
Para un análisis menos formal, verifique el histograma y las gráficas QQ para ver si los datos siguen aproximadamente una distribución normal. Para el gráfico QQ, sus datos deben agruparse cerca de la línea.
Además, la asimetría y la curtosis no deben ser superiores a ±1; de lo contrario, sus datos no son normales.
Estos pequeños valores de asimetría y curtosis indican que la distribución es aproximadamente normal.
