Varios métodos de uso de spss para determinar la prueba de normalidad
Varios métodos de uso de spss para determinar la prueba de normalidad
Título: Datos sobre el recuento de glóbulos rojos (sangre) de 120 hombres en un lugar determinado (consulte "COMIENZO DE DATOS" y "FIN"). "en el programa DATOS"), ¿estos datos se distribuyen normalmente? (Citado del libro editado por Ma Binrong, 2001. P.150)
La codificación de la ventana de sintaxis es la siguiente:
* Ma Bin-Rong: SPSS for Medical Application, 2Edit . 2001, P. 150:.
LISTA DE DATOS GRATIS /sangre.
INICIO DE DATOS.
568 460 500 580 560 434 561 570 519 645 563 552
540 541 461 501 581 620 573 518 562 597 551 574
480 481 542 462 502 584 517 637 580 547 521 442
564 575 482 43 463 503 585 572 541 525 495 523
634 532 565 483 544 464 504 559 587 494 522 448
526 618 595 577 484 545 558 505 493 6 622 524
456 576 527 490 579 557 546 466 506 572 533 450
566 528 491 567 556 465 485 547 588 507 589 535
596 492 569 555 78 513 530 486 548 534 508 588
628 526 554 531 512 570 514 521 487 459 590 509
DATOS FINALES.
PRUEBAS NPAR /K-S(NORMAL)= sangre /ESTADÍSTICAS= DESCRIPTIVAS.
VARIABLES DESCRIPTIVAS=sangre /STATISTICS=TODAS.
FRECUENCIAS VARIABLES=sangre
/STATISTICS=TODAS
/HISTOGRAM= NORMAL.
PPLOT /VARIABLES=sangre /TYPE=Q-Q.
Nota: " *````` . " en sintaxis, significa comentario.
Declaración FREQUENCIES Se utiliza para describir frecuencias; la declaración NPAR TESTS /K-S es una prueba k-s, que prueba si los datos se ajustan a una distribución específica. donde ORAML representa la distribución normal de la prueba. Además: la distribución uniforme es UNIFORME; la distribución de Poisson es POISSON; la distribución exponencial es EXPONENCIAL; la declaración PPLOT genera un gráfico de pp para probar si la distribución es normal o no.
Después de ejecutar el código, los resultados son los siguientes:
Análisis de resultados:
En los resultados de la prueba Kolmogorov-Smirnov, el valor z es es igual a 0,532 y el valor p es igual a 0,940gt 0,5, por lo que los datos se distribuyen aproximadamente normalmente.
En los resultados de Estática descriptiva, el coeficiente de asimetría Skewness=-0..33; el coeficiente de curtosis Kurtosis=-0.517 ambos coeficientes son menores que 1, lo que puede considerarse una distribución aproximadamente normal.
En QQ Plot, cada punto rodea aproximadamente una línea recta, lo que indica que los datos se distribuyen aproximadamente de forma normal.
Pensando en los resultados:
Existen muchos métodos para probar la normalidad de los datos. La prueba K-s, la descriptiva, el gráfico qq y otros métodos pueden probar la normalidad de los datos.