Análisis de normalidad de los datos - Ejecución en Jamovi 📊

Los análisis de normalidad, también llamados contrastes de normalidad, tienen como objetivo analizar si los datos disponibles podrían proceder de una población con una distribución normal. Existen tres estrategias principales abordar este análisis:

• Representaciones gráficas

• Métodos analíticos

• Test de hipótesis.

Uno de los ejemplos más empleados cuando se habla de variables aleatorias que siguen una distribución normal es la altura de las personas. Esta afirmación no es arbitraria, los procesos cuyo resultado es la suma de muchas pequeñas interacciones suelen converger en una distribución normal. La altura de una persona, es el resultado de miles de factores que se suman unos a otros condicionando el crecimiento.

Métodos gráficos

Uno de los métodos gráficos más empleados para el análisis de normalidad consiste en representar los datos mediante un histograma y superponer la curva de una distribución normal con la misma media y desviación estándar que los datos disponibles.

Métodos analíticos asimetría y curtosis

Los estadísticos de asimetría (Skewness) y curtosis pueden emplearse para detectar desviaciones de la normalidad. Un valor de curtosis y/o coeficiente de asimetría entre -1 y 1, es generalmente considerada una ligera desviación de la normalidad (Bulmer, 1979), (Brown, n.d.). Entre -2 y 2 hay una evidente desviación de la normal pero no extrema.

Contraste de hipótesis

Los test Shapiro-Wilk y D'Agostino's K-squared test son dos de los test de hipótesis más empleados para analizar la normalidad. En ambos, se considera como hipótesis nula que los datos proceden de una distribución normal. El p-value de estos test indica la probabilidad de obtener unos datos como los observados si realmente procediesen de una población con una distribución normal con la misma media y desviación que estos. Por lo tanto, si el p-value es menor que un determinado valor (típicamente 0.05), entonces se considera que hay evidencias suficientes para rechazar la normalidad.

En este video te comento como hacer los 3 análsis:

El test de Shapiro-Wilk se desaconseja cuando se dispone de muchos datos (más de 50) por su elevada sensibilidad a pequeñas desviaciones de la normal.

En este otro video añado como realizar el análisis con el test de Kolmogorov - Smirnov: