Pruebas de normalidad
Al empezar el análisis estadístico y después de la depuración de los datos y la corrección de
errores, debemos estudiar si el comportamiento de nuestras variables numéricas sigue una
distribución normal.
Esta característica esmuy importante sobre todoenmuestraspequeñas(n<30),yaque muchos
de lostest estadísticospara su correcta aplicacióne interpretación,asumennormalidadenlos
datos.
Desde el SPSStenemosvariasmanerasde comprobarla normalidadde nuestrasvariables.Una
manera muy simple de comprobar si nuestra variable tiene o no una distribución normal,es
realizandounhistogramade frecuencias.Enel siguienteejemplo,hemosutilizadoel “cuadrode
diálogos antiguos” y hemos pedido que nos muestre la “curva normal”.
Podemos ver que la distribución de la variable segmentados se ajusta perfectamente a una
distribución normal.
En este otroejemplo,lavariablehematocrito,nosigue unadistribuciónnormal,yaque muestra
una acusada asimetría hacia la derecha.
Una de las pruebas estadísticas más conocidas que valora la Normalidad, es la prueba de
Kolmogorov-Smirnov:
Analizar Þ Pruebas no paramétricas Þ K-S de 1 muestra…
En el cuadro de diálogose seleccionarálavariable a analizary su distribución(en nuestrocaso
normal).Enla pestañaOpcionesse puedensolicitarlosestadísticosdescriptivosyloscuartiles.
Hipótesis que se contrasta con la prueba de Kolmogorov-Smirnov:
 H0: La variable sigue una distribución normal (hipótesis nula).
 H1: La variable no sigue una distribución normal (hipótesis alternativa).
El valor de p está en “Sig. Asintót. (bilateral)” en nuestro caso p=0.219
Como la p es mayor de 0.05, no podemosrechazarla hipótesisnula,por loque asumimosque
nuestra variable sigue una distribución normal

Estadística: Pruebas de normalidad

  • 1.
    Pruebas de normalidad Alempezar el análisis estadístico y después de la depuración de los datos y la corrección de errores, debemos estudiar si el comportamiento de nuestras variables numéricas sigue una distribución normal. Esta característica esmuy importante sobre todoenmuestraspequeñas(n<30),yaque muchos de lostest estadísticospara su correcta aplicacióne interpretación,asumennormalidadenlos datos. Desde el SPSStenemosvariasmanerasde comprobarla normalidadde nuestrasvariables.Una manera muy simple de comprobar si nuestra variable tiene o no una distribución normal,es realizandounhistogramade frecuencias.Enel siguienteejemplo,hemosutilizadoel “cuadrode diálogos antiguos” y hemos pedido que nos muestre la “curva normal”. Podemos ver que la distribución de la variable segmentados se ajusta perfectamente a una distribución normal.
  • 2.
    En este otroejemplo,lavariablehematocrito,nosigueunadistribuciónnormal,yaque muestra una acusada asimetría hacia la derecha. Una de las pruebas estadísticas más conocidas que valora la Normalidad, es la prueba de Kolmogorov-Smirnov: Analizar Þ Pruebas no paramétricas Þ K-S de 1 muestra…
  • 3.
    En el cuadrode diálogose seleccionarálavariable a analizary su distribución(en nuestrocaso normal).Enla pestañaOpcionesse puedensolicitarlosestadísticosdescriptivosyloscuartiles. Hipótesis que se contrasta con la prueba de Kolmogorov-Smirnov:  H0: La variable sigue una distribución normal (hipótesis nula).  H1: La variable no sigue una distribución normal (hipótesis alternativa).
  • 4.
    El valor dep está en “Sig. Asintót. (bilateral)” en nuestro caso p=0.219 Como la p es mayor de 0.05, no podemosrechazarla hipótesisnula,por loque asumimosque nuestra variable sigue una distribución normal