Как проверить нормальность в spss

Многие статистические тесты требуют, чтобы одна или несколько переменных были нормально распределены, чтобы результаты тестов были надежными.

В этом руководстве объясняются два разных метода, которые можно использовать для проверки нормальности переменных в SPSS.

Каждый метод будет использовать следующий набор данных, который показывает среднее количество очков за игру, набранных 20 разными баскетболистами:

Способ 1: гистограммы

Один из способов узнать, нормально ли распределена переменная, — создать гистограмму , отображающую распределение переменной. Если переменная нормально распределена, гистограмма должна принять форму «колокольчика» с большим количеством значений, расположенным вблизи центра, и меньшим количеством значений, расположенных на хвостах.

Чтобы создать гистограмму для этого набора баскетбольных данных, мы можем щелкнуть вкладку «Диаграммы» , а затем нажать «Построитель диаграмм» .

В появившемся окне выберите «Гистограмма» из списка «Выбрать из» и перетащите ее в окно редактирования. Затем перетащите переменные точки на ось X:

Как только вы нажмете ОК , появится следующая гистограмма:

Мы видим, что переменные очки распределены не совсем нормально, а примерно имеют форму колокола: большинство игроков набирают от 10 до 20 очков за игру, а меньше игроков набирают больше этой суммы.

Хотя это не формальный способ проверки нормальности, он дает нам быстрый способ визуализировать распределение переменной и дает нам приблизительное представление о том, является ли распределение колоколообразным или нет.

Метод 2: формальные статистические тесты

Мы также можем использовать формальные статистические тесты, чтобы определить, соответствует ли переменная нормальному распределению. SPSS предлагает следующие тесты на нормальность:

• Тест Шапиро-Уилка
• Тест Колмогорова-Смирнова

Нулевая гипотеза для каждого теста заключается в том, что данная переменная имеет нормальное распределение. Если значение p теста ниже определенного уровня значимости (обычные варианты включают 0,01, 0,05 и 0,10), то мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что имеется достаточно доказательств, чтобы утверждать, что переменная не имеет нормального распределения. .

Чтобы выполнить эти два теста одновременно в SPSS, щелкните вкладку «Анализ» , затем «Описательная статистика» , затем нажмите   Исследуйте :

В появившемся новом окне перетащите точки переменных в область с надписью «Зависимый список». Затем нажмите «Графики» и убедитесь, что установлен флажок рядом с «Графики нормальности с тестами» . Затем нажмите Продолжить . Затем нажмите ОК .

После того, как вы нажмете «ОК» , результаты теста на нормальность отобразятся в следующем окне:

Отображаются статистика теста и соответствующее значение p для каждого теста:

Тест Колмогорова-Смирнова:

• Статистика теста: 0,113
• p-значение: 0,200

Тест Шапиро-Уилка:

• Статистика теста: 0,967
• р-значение: 0,699

Значения p для обоих тестов составляют не менее 0,05, что означает, что у нас недостаточно доказательств, чтобы сказать, что переменная баллов не имеет нормального распределения.

Если бы мы хотели провести статистический тест, предполагая, что переменные имеют нормальное распределение, мы бы знали, что точки переменных удовлетворяют этому предположению.