Exemple de test de normalité

Il existe deux approches principales pour les tests de normalité: les méthodes graphiques et les méthodes numériques. Pour cette raison, nous utiliserons le test Shapiro-Wilk comme notre moyen numérique d`évaluer la normalité. Certaines méthodes d`essai peuvent être satisfaisantes pour un champ mais insatisfaisantes dans un autre domaine. Transférez la variable qui doit être testée pour la normalité dans la zone liste dépendante: soit par glisser-déposer, soit en utilisant le bouton. Les résultats présentés dans le tableau indiquent que des statistiques paramétriques devraient être utilisées pour les données sériques de magnésium et les statistiques non paramétriques devraient être utilisées pour les données sériques de TSH. Malheureusement, de nombreux analystes assument la normalité sans aucune preuve empirique ou de test. Si les résidus ne sont pas normalement distribués, la variable dépendante ou au moins une variable explicative peut avoir la forme fonctionnelle erronée, ou des variables importantes peuvent être manquantes, etc. Si le SIG. Cela s`applique même si vous avez plus de deux groupes. Vous pouvez utiliser le tableau suivant pour guider votre choix de tests. Ces parcelles sont faciles à interpréter et ont également l`avantage que les valeurs aberrantes sont facilement identifiés. Ici, la corrélation entre les données de l`échantillon et les quantiles normales (une mesure de la bonté de l`ajustement) mesure la façon dont les données sont modélisées par une distribution normale.

Le test Jarque-Bera est lui-même dérivé des estimations de l`asymétrie et de la kurtosis. En outre, il n`est pas recommandé lorsque les paramètres sont estimés à partir des données, indépendamment de la taille de l`échantillon (12). Shapiro – Wilk a la meilleure puissance pour une signification donnée, suivie de près par Anderson – Darling lors de la comparaison des tests Shapiro – Wilk, Kolmogorov – ricin, Lilliefors et Anderson – Darling. S`il vous plaît examiner la règle simple de sélection des méthodes dans le tableau ci-dessous. Les tests d`asymétrie et de kurtosis multivariés de mardia généralisent les tests de moment au cas multivarié. Le test Chen-Shapiro est une méthode normalisée basée sur l`espacement qui se trouve à la fois puissante et simple. La statistique affiche de nombreux tableaux et graphiques avec cette procédure. Six tests de normalité différents sont disponibles dans Origin. Nous commençons par afficher un échantillon aléatoire de 10 lignes en utilisant la fonction sample_n () [dans le paquet dplyr].

Si l`hypothèse de la normalité est violée, alors ce que nous déduisons pourrait ne pas être fiable. La normalité et les autres hypothèses formulées par ces tests devraient être prises au sérieux pour tirer une interprétation et des conclusions fiables de la recherche. Donc, lorsque la valeur p liée à un test de normalité est inférieure à l`alpha de risque, la distribution correspondante est significativement pas-normal. En tant que tels, certains statisticiens préfèrent utiliser leur expérience pour faire un jugement subjectif sur les données des parcelles/graphiques. Fichier fractionné. Vous collectez 40 étudiants et enregistrez leurs noms, sexes, âges, hauteurs et poids.