Как выполнить тест на нормальность в Google Sheets

Редакция Кодкампа -

Многие статистические тесты предполагают, что значения в наборе данных имеют нормальное распределение .

Один из самых простых способов проверить это предположение — выполнить тест Харке-Бера , который представляет собой тест согласия, который определяет, имеют ли выборочные данные асимметрию и эксцесс, соответствующие нормальному распределению.

В этом тесте используются следующие гипотезы:

  • H 0 : Данные нормально распределены.
  • H A : Данные не распределены нормально.

Тестовая статистика JB определяется как:

JB = (n/6) * (S 2 + (C 2 /4))

куда:

  • n: количество наблюдений в выборке
  • S: асимметрия выборки
  • C: образец эксцесса

При нулевой гипотезе нормальности JB ~ X 2 (2).

Если значение p , соответствующее тестовой статистике, меньше некоторого уровня значимости (например, α = 0,05), то мы можем отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что данные не распределены нормально.

В этом руководстве представлен пошаговый пример того, как выполнить тест Харке-Бера для заданного набора данных в Google Таблицах.

Шаг 1: введите данные

Во-первых, давайте создадим поддельный набор данных с 15 значениями:

Шаг 2: Рассчитайте тестовую статистику

Далее мы рассчитаем статистику теста JB.

В столбце E показаны используемые формулы:

Тестовая статистика оказывается 1,0175 .

Шаг 3: Рассчитайте P-значение

При нулевой гипотезе нормальности тестовая статистика JB следует распределению хи-квадрат с 2 степенями свободы.

Итак, чтобы найти p-значение для теста, мы будем использовать следующую формулу:

=CHISQ.DIST.RT(статистика теста JB, 2)

На следующем снимке экрана показано, как использовать эту формулу на практике:

Значение p теста составляет 0,601244 .

Напомним, что в этом тесте нормальности Жака-Бера используются следующие гипотезы:

  • H 0 : Данные нормально распределены.
  • H A : Данные не распределены нормально.

Поскольку это p-значение не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Это означает, что у нас нет достаточных доказательств того, что набор данных не имеет нормального распределения.

Другими словами, мы можем предположить, что данные распределены нормально.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в Google Таблицах:

Как выполнять t-тесты в Google Sheets
Как выполнять F-тесты в Google Sheets
Как рассчитать доверительные интервалы в Google Sheets