¿Qué hacer si los datos no siguen una distribución normal?
La solución puede ser emplear pruebas no paramétricas. Si la distribución es unimodal y asimétrica, la solución más simple y efectiva suele ser utilizar una transformación para convertir los datos en normales.
¿Cómo hacer que los datos sean normales?
Si los datos son no normales, puede intentar con una transformación de modo que pueda usar un análisis de capacidad normal.
- Elija Estadísticas > Herramientas de calidad > Análisis de capacidad > Normal.
- Elija una transformación:
- Especifique opciones de transformación, si lo desea, y luego haga clic en Aceptar.
¿Dónde se puede utilizar la distribución normal?
La distribución normal sirve para conocer la probabilidad de encontrar un valor de la variable que sea igual o inferior a un cierto valor , conociendo la media, la desviación estándar, y la varianza de un conjunto de datos en sustituyéndolos en la función que describe el modelo.
¿Cuándo se usa la distribución normal?
¿Cuáles son las distribuciones aproximadamente normales?
Las distribuciones aproximadamente normales aparecen por doquier, como queda explicado por el teorema central del límite . Cuando en un fenómeno se sospecha la presencia de un gran número de pequeñas causas actuando de forma aditiva e independiente es razonable pensar que las observaciones serán «normales».
¿Cuál es la distribución de las variables directamente observadas?
La distribución de las variables directamente observadas en este caso se denomina log-normal . Finalmente, si hay una simple influencia externa que tiene un gran efecto en la variable en consideración, la asunción de normalidad no está tampoco justificada.
¿Cómo saber si un conjunto de datos se distribuye normalmente?
Si los valores de los datos caen a lo largo de una línea aproximadamente recta en un ángulo de 45 grados, se supone que los datos se distribuyen normalmente. También puede realizar una prueba estadística formal para determinar si un conjunto de datos se distribuye normalmente.
¿Cuál es la relación entre la distribución normal y la estimación por mínimos cuadrados?
La distribución normal también es importante por su relación con la estimación por mínimos cuadrados, uno de los métodos de estimación más simples y antiguos. Algunos ejemplos de variables asociadas a fenómenos naturales que siguen el modelo de la normal son: La distribución normal también aparece en muchas áreas de la propia estadística.