{"id":639,"date":"2023-07-29T06:06:57","date_gmt":"2023-07-29T06:06:57","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatistica-de-teste-de-normalidade\/"},"modified":"2023-07-29T06:06:57","modified_gmt":"2023-07-29T06:06:57","slug":"estatistica-de-teste-de-normalidade","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/estatistica-de-teste-de-normalidade\/","title":{"rendered":"Como testar a normalidade no stata"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Muitos testes estat\u00edsticos exigem que uma ou mais vari\u00e1veis sejam normalmente distribu\u00eddas<\/a> para que os resultados do teste sejam confi\u00e1veis.<\/span><\/span><\/p>\n

Este tutorial explica v\u00e1rios m\u00e9todos que voc\u00ea pode usar para testar a normalidade entre vari\u00e1veis no Stata.<\/span><\/p>\n

Para cada um desses m\u00e9todos, usaremos o conjunto de dados integrado do Stata chamado auto<\/em> . Voc\u00ea pode carregar este conjunto de dados usando o seguinte comando:<\/span><\/p>\n

\n

uso autom\u00e1tico do sistema<\/strong><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n

M\u00e9todo 1: histogramas<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uma maneira informal de ver se uma vari\u00e1vel tem distribui\u00e7\u00e3o normal \u00e9 criar um histograma<\/a> para exibir a distribui\u00e7\u00e3o da vari\u00e1vel.<\/span><\/p>\n

Se a vari\u00e1vel tiver<\/em> distribui\u00e7\u00e3o normal, o histograma deve assumir a forma de um \u201csino\u201d com mais valores localizados pr\u00f3ximos ao centro e menos valores localizados nas caudas.<\/span><\/p>\n

Podemos usar o comando hist<\/strong> para criar um histograma para a vari\u00e1vel deslocamento<\/em> :<\/span><\/p>\n

\n

hist\u00f3ria em movimento<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Exemplo<\/p>\n

Podemos adicionar uma curva de densidade<\/a> normal a um histograma usando o comando normal<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

hist\u00f3ria em movimento, normal<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Histograma<\/p>\n

\u00c9 bastante \u00f3bvio que o deslocamento<\/em> da vari\u00e1vel \u00e9 distorcido para a direita (por exemplo, a maioria dos valores est\u00e1 concentrada \u00e0 esquerda e uma longa \u201ccauda\u201d de valores se estende para a direita) e n\u00e3o segue uma distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

Relacionado:<\/strong><\/span> Distribui\u00e7\u00f5es distorcidas \u00e0 esquerda e \u00e0 direita<\/a><\/p>\n

M\u00e9todo 2: teste de Shapiro-Wilk<\/strong><\/span><\/h3>\n

Uma forma formal de testar a normalidade \u00e9 usar o teste de Shapiro-Wilk<\/strong> .<\/span><\/p>\n

A hip\u00f3tese nula para este teste \u00e9 que a vari\u00e1vel tem distribui\u00e7\u00e3o normal. Se o valor p<\/a> do teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia (as escolhas comuns incluem 0,01, 0,05 e 0,10), ent\u00e3o podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que h\u00e1 evid\u00eancias suficientes para afirmar que a vari\u00e1vel n\u00e3o \u00e9 normalmente distribu\u00edda .<\/span><\/p>\n

*Este teste pode ser utilizado quando o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es estiver entre 4 e 2.000.<\/span><\/em><\/p>\n

Podemos usar o comando swilk<\/b> para realizar um teste de Shapiro-Wilk em deslocamento<\/em> vari\u00e1vel:<\/span><\/p>\n

\n

movimento suave<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Teste<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado do teste:<\/span><\/p>\n

Obs: 74.<\/strong> Este \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es utilizadas no teste.<\/span><\/p>\n

W: 0,92542.<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica de teste do teste.<\/span><\/p>\n

Prob>z: 0,00031.<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n

Como o valor p \u00e9 inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula do teste. Temos evid\u00eancias suficientes para dizer que o deslocamento<\/em> vari\u00e1vel n\u00e3o tem distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

Tamb\u00e9m podemos realizar o teste Shapiro-Wilk em m\u00faltiplas vari\u00e1veis ao mesmo tempo, listando m\u00faltiplas vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando swilk<\/strong> :<\/span><\/p>\n

\n

comprimento mpg de deslocamento swilk<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"V\u00e1rios<\/p>\n

Utilizando um n\u00edvel de signific\u00e2ncia de 0,05, concluir\u00edamos que o deslocamento<\/em> e o mpg<\/em> n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos, mas n\u00e3o temos evid\u00eancias suficientes para dizer que o comprimento<\/em> n\u00e3o \u00e9 normalmente distribu\u00eddo.<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 3: teste de Shapiro-Francia<\/strong><\/span><\/h3>\n

Outra forma formal de testar a normalidade \u00e9 usar o teste de Shapiro-Francia<\/strong> .<\/span><\/p>\n

A hip\u00f3tese nula para este teste \u00e9 que a vari\u00e1vel tem distribui\u00e7\u00e3o normal. Se o valor p do teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia, ent\u00e3o podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que h\u00e1 evid\u00eancias suficientes para dizer que a vari\u00e1vel n\u00e3o tem distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

*Este teste pode ser utilizado quando o n\u00famero total de observa\u00e7\u00f5es estiver entre 10 e 5.000.<\/span><\/em><\/p>\n

Podemos usar o comando sfrancia<\/b> para realizar um teste de Shapiro-Wilk em deslocamento<\/em> vari\u00e1vel:<\/span><\/p>\n

\n

mudan\u00e7a de Sfrancia<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Resultado<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado do teste:<\/span><\/p>\n

Obs: 74.<\/strong> Este \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es utilizadas no teste.<\/span><\/p>\n

W’: 0,93011.<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica de teste do teste.<\/span><\/p>\n

Prob>z: 0,00094.<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n

Como o valor p \u00e9 inferior a 0,05, podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula do teste. Temos evid\u00eancias suficientes para dizer que o deslocamento<\/em> vari\u00e1vel n\u00e3o tem distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

Semelhante ao teste de Shapiro-Wilk, voc\u00ea pode realizar o teste de Shapiro-Francia em diversas vari\u00e1veis ao mesmo tempo, listando diversas vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando sfrancia<\/strong> .<\/span><\/p>\n

M\u00e9todo 4: teste de assimetria e curtose<\/strong><\/span><\/h3>\n

Outra forma de testar a normalidade \u00e9 usar o teste de assimetria e curtose<\/strong> , que determina se a assimetria e a curtose de uma vari\u00e1vel s\u00e3o consistentes ou n\u00e3o com a distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

A hip\u00f3tese nula para este teste \u00e9 que a vari\u00e1vel tem distribui\u00e7\u00e3o normal. Se o valor p do teste estiver abaixo de um certo n\u00edvel de signific\u00e2ncia, ent\u00e3o podemos rejeitar a hip\u00f3tese nula e concluir que h\u00e1 evid\u00eancias suficientes para dizer que a vari\u00e1vel n\u00e3o tem distribui\u00e7\u00e3o normal.<\/span><\/p>\n

*Este teste requer um m\u00ednimo de 8 observa\u00e7\u00f5es para ser usado.<\/span><\/em><\/p>\n

Podemos usar o comando sktest<\/b> para realizar um teste de assimetria e curtose na vari\u00e1vel deslocamento<\/em> :<\/span><\/p>\n

\n

movendo o teste<\/strong><\/span> <\/p>\n<\/blockquote>\n

\"Skewness<\/p>\n

Veja como interpretar o resultado do teste:<\/span><\/p>\n

Obs: 74.<\/strong> Este \u00e9 o n\u00famero de observa\u00e7\u00f5es utilizadas no teste.<\/span><\/p>\n

adj chi (2): 5,81.<\/strong> Esta \u00e9 a estat\u00edstica do teste qui-quadrado para o teste.<\/span><\/p>\n

Prob>chi2: 0,0547.<\/strong> Este \u00e9 o valor p associado \u00e0 estat\u00edstica de teste.<\/span><\/p>\n

Como o valor p n\u00e3o \u00e9 inferior a 0,05, n\u00e3o rejeitamos a hip\u00f3tese nula do teste. N\u00e3o temos provas suficientes para afirmar que os movimentos<\/em> n\u00e3o s\u00e3o normalmente distribu\u00eddos.<\/span><\/p>\n

Semelhante a outros testes de normalidade, voc\u00ea pode realizar o teste de assimetria e curtose em diversas vari\u00e1veis ao mesmo tempo, listando diversas vari\u00e1veis ap\u00f3s o comando sktest<\/strong> .<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Muitos testes estat\u00edsticos exigem que uma ou mais vari\u00e1veis sejam normalmente distribu\u00eddas para que os resultados do teste sejam confi\u00e1veis. Este tutorial explica v\u00e1rios m\u00e9todos que voc\u00ea pode usar para testar a normalidade entre vari\u00e1veis no Stata. Para cada um desses m\u00e9todos, usaremos o conjunto de dados integrado do Stata chamado auto . 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