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Actualizado el 17 de julio de 2024, por Luis Benites.
Muchas pruebas estadísticas requieren que una o más variables se distribuyan normalmente para que los resultados de la prueba sean fiables.
Este tutorial explica dos métodos diferentes que puede utilizar para probar la normalidad entre variables en SPSS.
Cada método utilizará el siguiente conjunto de datos, que muestra el promedio de puntos por juego anotados por 20 jugadores de baloncesto diferentes:
Método 1: histogramas
Una forma de ver si una variable se distribuye normalmente es crear un histograma para ver la distribución de la variable. Si la variable tiene una distribución normal, el histograma debería adoptar una forma de “campana” con más valores ubicados cerca del centro y menos valores ubicados en las colas.
Para crear un histograma para este conjunto de datos de baloncesto, podemos hacer clic en la pestaña Gráficos y luego en Generador de gráficos .
En la ventana que aparece, seleccione Histograma en la lista Elegir de y arrástrelo a la ventana de edición. Luego arrastre los puntos variables al eje x:
Una vez que haga clic en Aceptar , aparecerá el siguiente histograma:
Podemos ver que los puntos variables no están perfectamente distribuidos normalmente, pero sigue aproximadamente una forma de campana con la mayoría de los jugadores anotando entre 10 y 20 puntos por juego y menos jugadores anotando fuera de esta cantidad.
Aunque esta no es una forma formal de probar la normalidad, nos brinda una forma rápida de visualizar la distribución de una variable y nos da una idea aproximada de si la distribución tiene forma de campana o no.
Método 2: Pruebas estadísticas formales
También podemos utilizar pruebas estadísticas formales para determinar si una variable sigue o no una distribución normal. SPSS ofrece las siguientes pruebas de normalidad:
- Prueba de Shapiro-Wilk
- Prueba de Kolmogorov-Smirnov
La hipótesis nula para cada prueba es que una variable dada tiene una distribución normal. Si el valor p de la prueba es menor que algún nivel de significancia (las opciones comunes incluyen 0.01, 0.05 y 0.10), entonces podemos rechazar la hipótesis nula y concluir que hay evidencia suficiente para decir que la variable no está distribuida normalmente.
Para realizar ambas pruebas en SPSS simultáneamente, haga clic en la pestaña Analizar , luego en Estadísticas descriptivas y luego en Explorar :
En la nueva ventana que aparece, arrastre los puntos variables al cuadro denominado Lista de dependientes. Luego haga clic en Gráficos y asegúrese de que la casilla junto a Gráficos de normalidad con pruebas esté seleccionada. Luego haga clic en Continuar . Luego haga clic en Aceptar .
Una vez que haga clic en Aceptar , los resultados de las pruebas de normalidad se mostrarán en el siguiente cuadro:
Se muestran el estadístico de prueba y el valor p correspondiente para cada prueba:
Prueba de Kolmogorov Smirnov:
- Estadística de prueba: .113
- valor p: .200
Prueba de Shapiro-Wilk:
- Estadística de prueba: .967
- valor p: .699
Los valores p para ambas pruebas no son inferiores a 0,05, lo que significa que no tenemos evidencia suficiente para decir que los puntos variables no se distribuyen normalmente.
Si quisiéramos realizar alguna prueba estadística que asuma que las variables están distribuidas normalmente, sabríamos que los puntos de las variables satisfacen este supuesto.
- https://r-project.org
- https://www.python.org/
- https://www.stata.com/
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