Cómo probar la normalidad de datos de una manera formal en r
Los métodos gráficos para comprobar la normalidad de datos en I todavía dejan mucho que su propia interpretación. Hay mucha discusión en el mundo estadística sobre el significado de estas parcelas y lo que puede ser visto como normal.
Si muestra alguna de estas parcelas a diez estadísticos diferentes, puede obtener diez respuestas diferentes. Eso es todo un logro cuando se espera un simple sí o no, pero los estadísticos no hacen respuestas simples.
Por el contrario, todo lo que en las estadísticas gira en torno a la medición de la incertidumbre. Esta incertidumbre se resume en una probabilidad - a menudo llamado un p-valor - y calcular esta probabilidad, se necesita una prueba formal.
Probablemente la prueba más utilizada para la normalidad es la prueba de Shapiro-Wilks. La función para realizar esta prueba, convenientemente llamado shapiro.test (), no podría ser más fácil de usar. Usted da la muestra como el único argumento, como en el siguiente ejemplo:
> Shapiro.test (beaver2 $ temp) Shapiro-Wilks normalidad testdata: beaver2 $ tempW = 0,9334, p-valor = 7.764e-05
Esta función devuelve un objeto de la lista, y el valor de p está contenido en un elemento llamado Valor PD. Así, por ejemplo, puede extraer el valor de p, simplemente usando el siguiente código:
> Resultado lt; - shapiro.test (beaver2 $ temp)> Resultado de $ Valor PD [1] 7.763782e-05
Este valor p te dice lo que lo más probable es que la muestra proviene de una distribución normal. Cuanto menor sea este valor, menor será la probabilidad. Los estadísticos suelen utilizar un valor de 0,05 como punto de corte, por lo que cuando el valor de p es menor que 0.05, se puede concluir que la muestra se desvía de la normalidad.
En el ejemplo anterior, el valor de p es claramente inferior a 0,05 - y eso no debería ser una sorpresa- la distribución de la temperatura muestra dos picos separados. Esto es nada como la curva de la campana de una distribución normal.
Cuando usted elige una prueba, puede estar más interesado en la normalidad en cada muestra. Puede probar ambas muestras en una línea utilizando el tapply () función, así:
> Con (castor, tapply (temperatura, activ, shapiro.test)
Este código devuelve los resultados de una prueba de Shapiro-Wilks de la temperatura para cada grupo especificado por la variable de activ.
La gente a menudo se refieren a la prueba de Kolmogorov-Smirnov para las pruebas de normalidad. Usted lleva a cabo la prueba mediante el uso de la ks.test () función en base de R. Pero esta función R no es adecuado para probar desviación de normality- se puede utilizar sólo para comparar diferentes distribuciones.
-
Distribuciones de probabilidad en el análisis estadístico de datos grande - Cómo comparar dos muestras de datos con r
- Cómo comparar dos muestras de datos con la prueba t de r
- ¿Cómo extraer resultados de la prueba con los datos r
- ¿Cómo extraer resultados de la prueba en r
-
Cómo probar la normalidad de datos gráficamente en la r
Cómo probar proporciones de datos con r Veamos un ejemplo para ilustrar las pruebas R básicas para proporciones de datos. El siguiente ejemplo se basa en una investigación real, publicado por Robert Rutledge, MD, y sus colegas en el Anales de Cirugía (1993).En un hospital de Carolina…
Cómo utilizar parcelas cuantiles para comprobar la normalidad de datos en r Histogramas dejan mucho a la interpretación del espectador. Una mejor manera gráfica en I de saber si sus datos se distribuyen normalmente es mirar a la llamada cuantil-cuantil (QQ) trama.Con esta técnica, se trazan cuantiles uno contra el otro.…
Calcular estadísticas de prueba para dos poblaciones independientes con varianzas desiguales y al menos una pequeña muestra Si las varianzas de dos poblaciones independientes aren't igual (o usted no tiene ninguna razón para creer que son iguales) y al menos una muestra es pequeño (menos de 30), la prueba estadística apropiada esEn este caso, se obtiene los valores…
Diferenciar entre distribuciones de probabilidad discretas y continuas LA Distribución de probabilidad es una fórmula o una tabla utilizada para asignar probabilidades a cada posible valor de una variable aleatoria X. Una distribución de probabilidad puede ser o bien discreto o continua. Una distribución discreta…
Explora prueba de hipótesis en las estadísticas comerciales En estadística, hprueba ypothesis se refiere al proceso de elegir entre hipótesis opuestas sobre una distribución de probabilidad, basándose en los datos observados a partir de la distribución. Es un tema central y una parte fundamental del…
Encuentra las pruebas estadísticas apropiadas para dos poblaciones independientes de igual tamaño y varianza Puede probar hipótesis acerca de dos medias poblacionales donde las poblaciones son independientes entre sí, pero tienen el mismo tamaño y la varianza. Con igual varianzas poblacionales, la estadística de prueba requiere el cálculo de una…
Cómo determinar un valor de p al probar una hipótesis nula Al probar una hipótesis sobre una población, puede utilizar el estadístico de prueba para decidir si se debe rechazar la hipótesis nula, H0. A tomar esta decisión mediante la presentación de un número, llamado p-valor.LA p-valor es una…
Cómo probar una hipótesis para la media de un población Usted puede utilizar una prueba de hipótesis para examinar o impugnar una reclamación estadística sobre una media poblacional si la variable es numérica (por ejemplo, edad, ingresos, tiempo, etc.) y sólo una población o grupo (como todos los…
Cómo probar una hipótesis nula basada en una proporción de la población Usted puede utilizar una prueba de hipótesis para probar un reclamo estadística sobre una proporción de la población cuando la variable es categórica (por ejemplo, el género o el apoyo / oposición) y está en estudio una sola población o…
Cómo utilizar el t-test para manejar pequeñas muestras y las desviaciones estándar desconocidos Cuando se utiliza una prueba estadística para una media poblacional, hay dos casos en los que debe utilizar el t-distribución en lugar de la Z-distribución. El primer caso es donde el tamaño de la muestra es pequeño (por debajo de 30 o así), y…
Visión general de la prueba de hipótesis Una forma importante para sacar conclusiones acerca de las propiedades de una población es con la prueba de hipótesis. Puedes usar pruebas de hipótesis para comparar una medida de población a un valor especificado, comparar las medidas para dos…
Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad en las estadísticas empresariales Variables aleatorias y distribuciones de probabilidad son dos de los conceptos más importantes en las estadísticas. LA variable al azar asigna valores numéricos únicos para los resultados de un experimento- azar este es un proceso que genera…