Hoe te testen op normaliteit in spss

Veel statistische tests vereisen dat een of meer variabelen normaal verdeeld zijn om de testresultaten betrouwbaar te maken.

In deze tutorial worden twee verschillende methoden uitgelegd die u kunt gebruiken om variabelen op normaliteit in SPSS te testen.

Elke methode maakt gebruik van de volgende dataset, die de gemiddelde punten per wedstrijd weergeeft die door 20 verschillende basketbalspelers zijn gescoord:

Methode 1: histogrammen

Eén manier om te zien of een variabele normaal verdeeld is, is door een histogram te maken om de verdeling van de variabele weer te geven. Als de variabele normaal verdeeld is , moet het histogram de vorm aannemen van een „bel“ met meer waarden nabij het midden en minder waarden aan de staarten.

Om een histogram voor deze basketbalgegevensset te maken, kunnen we op het tabblad Grafieken klikken en vervolgens op Grafiekbouwer klikken.

In het venster dat verschijnt, selecteert u Histogram in de lijst Kiezen uit en sleept u het naar het bewerkingsvenster. Sleep vervolgens de variabele punten naar de x-as:

Zodra u op OK klikt, verschijnt het volgende histogram:

We kunnen zien dat de variabele punten niet perfect normaal verdeeld zijn, maar dat ze grofweg de vorm van een bel volgen, waarbij de meeste spelers tussen de 10 en 20 punten per spel scoren en minder spelers buiten dat aantal scoren.

Hoewel dit geen formele manier is om op normaliteit te testen, geeft het ons een snelle manier om de verdeling van een variabele te visualiseren en geeft het ons een ruw idee of de verdeling al dan niet klokvormig is.

Methode 2: formele statistische tests

We kunnen ook formele statistische tests gebruiken om te bepalen of een variabele al dan niet een normale verdeling volgt. SPSS biedt de volgende normaliteitstesten:

• Shapiro-Wilk-test
• Kolmogorov-Smirnov-test

De nulhypothese voor elke test is dat een bepaalde variabele normaal verdeeld is. Als de p-waarde van de test onder een bepaald significantieniveau ligt (veel voorkomende keuzes zijn 0,01, 0,05 en 0,10), dan kunnen we de nulhypothese verwerpen en concluderen dat er voldoende bewijs is om te beweren dat de variabele niet normaal verdeeld is. .

Als u deze twee tests tegelijkertijd in SPSS wilt uitvoeren, klikt u op het tabblad Analyseren , vervolgens op Beschrijvende statistiek en vervolgens op   Ontdek :

In het nieuwe venster dat verschijnt, sleept u de variabele punten naar het gebied met de naam Dependent List. Klik vervolgens op Plots en zorg ervoor dat het vakje naast Normality Plots with Tests is aangevinkt. Klik vervolgens op Doorgaan . Klik vervolgens op OK .

Zodra u op OK klikt, worden de resultaten van de normaliteitstest weergegeven in het volgende vak:

De teststatistiek en de bijbehorende p-waarde voor elke test worden weergegeven:

Kolmogorov-Smirnov-test:

• Teststatistiek: 0,113
• p-waarde: 0,200

Shapiro-Wilk-test:

• Teststatistiek: 0,967
• p-waarde: 0,699

De p-waarden voor beide tests zijn niet minder dan 0,05, wat betekent dat we niet genoeg bewijs hebben om te zeggen dat de puntenvariabele niet normaal verdeeld is.

Als we een statistische test zouden willen uitvoeren, ervan uitgaande dat de variabelen normaal verdeeld zijn, zouden we weten dat de variabele punten aan deze veronderstelling voldoen.