4.3. Testarea normalităţii unei distribuţii Testul Kolmogorov-Smirnov Toate metodele statistice parametrice (testele t, corelaţia, ANOVA, regresia liniară etc.) au la bază condiţia de normalitate a distribuţiei variabilelor cantitative: distribuţia scorurilor acestor variabile nu diferă semnificativ de o distribuţie normală. Atunci când condiţia de normalitate a distribuţiei nu este îndeplinită, se recomandă: 1) Aplicarea testelor neparametrice sau 2) Transformarea variabilei respective prin diferite operaţii precum logaritmarea, extragerea radicalului etc. sau 3) Categorizarea variabilei respective (împărţirea scorurilor pe trei nivele, de ex.). Există două demersuri în verificarea normalităţii unei distribuţii: unul grafic, sub formă de histogramă, şi unul statistic – testul Kolmogorov-Smirnov pentru un eşantion.( Analyze – Nonparametric tests – 1-Sample K-S sau Analyze – Descriptive Statistics – Explore ). Dacă rezultatul la testul Kolmogorov-Smirnov nu este semnificativ statistic (p>0,05), rezultă că distribuţia variabilei nu diferă semnificativ de o distribuţie normală. Reprezentarea grafică se obţine sub formă de histogramă, cu amplasarea concomitentă a curbei normale. Calea în SPSS este: Graphs – Histogram. Trecem variabila cercetată în câmpul Variable, bifăm opţiunea Display normal curve şi clic OK . http://www.scritube.com/stiinta/matematica/Testul-KolmogorovSmirnov1412352217.php Testul Kolmogorov-Smirnov Este un test recomandat pentru variabile ordinale, când ipoteza distributiei normale nu este plauzibila sau atunci cînd variabilele sunt numerice dar esantioanele sunt mici şi informaţiile despre distribuţie sunt absente. Se aplica tabeleleor de incidenta si n coloane.
http://slide pdf.c om/re a de r/full/kolmogorov-smir nov
, adica cu doua linii
1/2
5/12/2018
http://slide pdf.c om/re a de r/full/kolmogorov-smir nov
