Cómo probar si sus datos se distribuyen normalmente con SPSS

El paquete estadístico para el programa de Ciencias Sociales es una potente aplicación que permite a los usuarios realizar encuestas, análisis complejo y pruebas estadísticas. Sin embargo, si desea realizar las pruebas estadísticas, usted tiene que probar primero sus datos para determinar si se distribuye normalmente. Esto significa que los datos no está lleno de anomalías que pueden crear resultados inexactos. Afortunadamente, SPSS ha incorporado opciones que puede acceder para determinar si sus datos es normal.

Instrucciones

1 Abra el archivo SPSS que contenga los datos que desea probar, a continuación, haga clic en "Analizar" de la barra de menús.

2 Seleccione "Servicios descriptivos" en el menú desplegable, a continuación, seleccione "Explorar". Se abre la ventana emergente en explorar.

3 Haga clic en la variable que desea probar la normalidad en el cuadro en la parte izquierda de la ventana, a continuación, arrastre en el cuadro "Lista de los dependientes" en el lado derecho.

4 Haga clic en el botón "Estadísticas" en la esquina superior derecha de la ventana para abrir la ventana emergente de Estadística. No realizar ningún cambio en las opciones que se muestran y haga clic en el botón "Continuar".

5 Haga clic en el botón "Solares" en la ventana Explorar. Se abrirá la ventana de gráficos. Seleccione "Ninguno" en la sección "Diagramas de caja" y anular la selección de todas las opciones en la sección "Descripción".

6 Seleccione la opción "parcelas con pruebas de normalidad" casilla de verificación, a continuación, haga clic en "Continuar". Haga clic en "OK" y la ventana de salida se abre automáticamente. La ventana de resultados muestra los resultados.

7 Revisar los resultados de las pruebas de "Normalidad" caja para determinar si los datos se distribuyen normalmente. El cuadro muestra los resultados de dos pruebas; la prueba de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de Shapiro-Wilk. La prueba de Kolmogorov-Smirnov se utiliza para probar grandes conjuntos de datos, mientras que la prueba de Shapiro-Wilk es más apropiado para una muestra más pequeña, como 50 números o menos. Si la columna "Sig" de cualquiera de las pruebas es superior a 0,05, los datos se distribuyen normalmente.