Многие статистические тесты требуют, чтобы одна или несколько переменных были нормально распределены, чтобы результаты теста 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:
Метод 1: гистограммы
Один из способов проверить, нормально ли распределена переменная, — создать гистограмму для просмотра распределения переменной. Если переменная распределена нормально, гистограмма должна принять форму «колокола» с большим количеством значений, расположенных ближе к центру, и меньшим количеством значений, расположенных на хвостах.
Чтобы создать гистограмму для этого набора данных баскетбола, мы можем щелкнуть вкладку « Графики », а затем « Построитель диаграмм ».
В появившемся окне выберите Histogram в списке Choose from и перетащите его в окно редактирования. Затем перетащите переменные точки на ось x:
После того, как вы нажмете OK , появится следующая гистограмма:
Мы видим, что переменные очки распределены не совсем нормально, но они примерно соответствуют форме колокола, при этом большинство игроков набирают от 10 до 20 очков за игру, и меньшее количество игроков набирает больше, чем это количество.
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.
Метод 2: формальные статистические тесты
Мы также можем использовать формальные статистические тесты, чтобы определить, следует ли переменная нормальному распределению. SPSS предлагает следующие тесты на нормальность:
- Тест Шапиро-Уилка
- Тест Колмогорова-Смирнова
Нулевая гипотеза для каждого теста состоит в том, что данная переменная имеет нормальное распределение. Если p-значение теста меньше некоторого уровня значимости (обычный выбор включает 0,01, 0,05 и 0,10), то мы можем отклонить нулевую гипотезу и сделать вывод, что имеется достаточно доказательств того, что переменная не имеет нормального распределения.
Чтобы выполнить оба этих теста в SPSS одновременно, щелкните вкладку « Анализ », затем « Описательная статистика », затемИсследуйте :
В новом появившемся окне перетащите переменные точки в поле с надписью Зависимый список. Затем щелкните Графики и убедитесь, что установлен флажок рядом с Графики нормальности с тестами.Затем нажмите «Продолжить».Затем нажмите ОК .
После того, как вы нажмете OK , результаты тестов нормальности будут показаны в следующем поле:
Показаны 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
- p-значение: 0,699
Значения p для обоих тестов не менее 0,05, что означает, что у нас нет достаточных доказательств, чтобы сказать, что переменные баллы не распределены нормально.
Если бы мы захотели выполнить некоторый статистический тест, предполагающий, что переменные распределены нормально, мы бы знали, что переменные точки удовлетворяют этому предположению.