Las muestras pareadas y las pruebas t de una muestra son perfectamente robustas a las violaciones de la normalidad en tamaños de muestra infinitamente grandes (Bradley, 1980 a,b; Scheffé, 1959), pero en algún tamaño de muestra desconocido, esta robustez comienza a fallar si la población subyacente la distribución no es precisamente normal.
¿Se requiere normalidad para la prueba t?
Las condiciones requeridas para realizar la prueba t incluyen los valores medidos en escala de razón o escala de intervalo, extracción aleatoria simple, distribución normal de datos, tamaño de muestra apropiado y homogeneidad de varianza.
¿Qué sucede si se viola la normalidad en la prueba t?
Si se viola la suposición de normalidad, o si hay valores atípicos, entonces la prueba t puede no ser la prueba más poderosa disponible, y esto podría significar la diferencia entre detectar una diferencia verdadera o no. Una prueba no paramétrica o el empleo de una transformación pueden dar como resultado una prueba más poderosa.
¿Puedo usar la prueba t si los datos no se distribuyen normalmente?
Para que una prueba t sea válida en una muestra de menor tamaño, la distribución de la población tendría que ser aproximadamente normal. La prueba t no es válida para muestras pequeñas de distribuciones no normales, pero es válida para muestras grandes de distribuciones no normales.
¿La prueba F es robusta a las violaciones de la normalidad?
En particular, los tamaños de muestra pequeños pueden aumentar la vulnerabilidad a las violaciones de supuestos. La mala noticia es que la prueba F se ve muy afectada y, a menudo, se invalida por la violación de la suposición de normalidad.
¿Qué hacer si se violan los supuestos de normalidad?
Cuando se descubre que la distribución de los residuos se desvía de la normalidad, las posibles soluciones incluyen transformar los datos, eliminar valores atípicos o realizar un análisis alternativo que no requiera normalidad (por ejemplo, una regresión no paramétrica).
¿La prueba F requiere normalidad?
La prueba F es sensible a la no normalidad. En el análisis de varianza (ANOVA), las pruebas alternativas incluyen la prueba de Levene, la prueba de Bartlett y la prueba de Brown-Forsythe.
¿Qué sucede si sus datos no se distribuyen normalmente?
Muchos profesionales sugieren que si sus datos no son normales, debe realizar una versión no paramétrica de la prueba, que no asume la normalidad. Pero lo que es más importante, si la prueba que está ejecutando no es sensible a la normalidad, aún puede ejecutarla incluso si los datos no son normales.
¿Cómo saber si los datos no se distribuyen normalmente?
El valor P se usa para decidir si la diferencia es lo suficientemente grande como para rechazar la hipótesis nula:
Si el valor P de la prueba KS es mayor que 0,05, asumimos una distribución normal.
Si el valor P de la prueba KS es menor que 0,05, no asumimos una distribución normal.
¿Puede usar Anova si los datos no se distribuyen normalmente?
Si los datos no cumplen con el supuesto de distribución normal, entonces ANOVA no es válido. Por lo tanto, si sus variables no tienen una amplia variación, es poco probable que obtenga resultados muy diferentes de ANOVA versus Kruskal Wallis.
¿Qué pasa si se viola la normalidad?
Por ejemplo, si se viola la suposición de independencia mutua de los valores muestreados, los resultados de la prueba de normalidad no serán confiables. Si hay valores atípicos, entonces la prueba de normalidad puede rechazar la hipótesis nula incluso cuando el resto de los datos provengan de una distribución normal.
¿Qué sucede si se violan sus suposiciones?
Las violaciones de los supuestos de su análisis afectan su capacidad para confiar en sus resultados y sacar inferencias válidas sobre sus resultados. No puede proporcionar una interpretación de los resultados basada en los valores de las variables sin transformar.
¿Qué hacer si se violan los supuestos de la prueba t?
Cuando se violan los supuestos de la prueba t
Verifique los datos; en particular, asegúrese de que los datos problemáticos sean verdaderos valores atípicos y no errores al copiar.
Ignorar el problema: no se recomienda ya que esto a menudo arrojará resultados inexactos, aunque a menudo es aceptable si la violación de las suposiciones no es demasiado grave.
¿Por qué se prueba la normalidad?
Se utiliza una prueba de normalidad para determinar si los datos de la muestra se han extraído de una población distribuida normalmente (dentro de cierta tolerancia). Varias pruebas estadísticas, como la prueba t de Student y el ANOVA de una y dos vías, requieren una población de muestra distribuida normalmente.
¿Qué es la prueba de normalidad?
La potencia es la medida más frecuente del valor de una prueba de normalidad: la capacidad de detectar si una muestra proviene de una distribución no normal (11). Algunos investigadores recomiendan la prueba de Shapiro-Wilk como la mejor opción para probar la normalidad de los datos (11).
¿Cómo se prueba la normalidad?
Las dos pruebas de normalidad bien conocidas, a saber, la prueba de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de Shapiro-Wilk, son los métodos más utilizados para probar la normalidad de los datos. Las pruebas de normalidad se pueden realizar en el software estadístico “SPSS” (analizar → estadísticas descriptivas → explorar → graficar → gráficas de normalidad con pruebas).
¿Qué significa cuando los datos se distribuyen normalmente?
¿Qué es la distribución normal?
La distribución normal, también conocida como distribución gaussiana, es una distribución de probabilidad simétrica con respecto a la media, que muestra que los datos cercanos a la media son más frecuentes que los datos alejados de la media. En forma de gráfico, la distribución normal aparecerá como una curva de campana.
¿Cómo se prueba si los datos se distribuyen normalmente?
También puede verificar visualmente la normalidad trazando una distribución de frecuencia, también llamada histograma, de los datos y comparándola visualmente con una distribución normal (superpuesta en rojo). En una distribución de frecuencia, cada punto de datos se coloca en un contenedor discreto, por ejemplo (-10,-5], (-5, 0], (0, 5], etc.
¿Qué prueba utilizar si los datos no se distribuyen normalmente?
Una prueba no paramétrica es aquella que no asume que los datos se ajustan a un tipo de distribución específico. Las pruebas no paramétricas incluyen la prueba de rango con signo de Wilcoxon, la prueba U de Mann-Whitney y la prueba de Kruskal-Wallis.
¿Están todos los datos normalmente distribuidos?
Algunas personas creen que todos los datos recopilados y utilizados para el análisis deben distribuirse normalmente. Pero la distribución normal no ocurre tan a menudo como la gente piensa, y no es un objetivo principal. La distribución normal es un medio para un fin, no el fin en sí mismo.
¿Cómo hago que mis datos se distribuyan normalmente?
Tomar la raíz cuadrada y el logaritmo de la observación para hacer que la distribución sea normal pertenece a una clase de transformadas llamadas transformadas de potencia. El método Box-Cox es un método de transformación de datos que puede realizar una variedad de transformaciones de potencia, incluido el logaritmo y la raíz cuadrada.
¿Son iguales las varianzas?
Igualdad de varianzas (homocedasticidad) es cuando las varianzas son aproximadamente las mismas en todas las muestras. Si está comparando las medias de dos o más muestras, como en la prueba t de 2 muestras y ANOVA, una varianza significativamente diferente podría eclipsar las diferencias entre las medias y conducir a conclusiones incorrectas.
¿ANOVA y la prueba F son iguales?
El análisis de varianza (ANOVA) puede determinar si las medias de tres o más grupos son diferentes. ANOVA utiliza pruebas F para probar estadísticamente la igualdad de medias.
¿Cómo saber si dos varianzas son iguales?
Si las varianzas son iguales, la razón de las varianzas será igual a 1. Por ejemplo, si tuviera dos conjuntos de datos con una muestra 1 (varianza de 10) y una muestra 2 (varianza de 10), la razón sería 10/10 = 1. Siempre prueba que las varianzas de la población son iguales cuando se ejecuta una prueba F.