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Como interpretar um gráfico de probabilidade normal

Atualizado em 17 abril, 2017

Gráficos de probabilidade normal exibem os quantis de seus dados contra os quantis de uma distribuição normal ideal. A média e a variância de seus dados é utilizada para derivar os quantis dessa distribuição. A ideia principal na interpretação de um gráfico de probabilidade normal é verificar a normalidade de seus dados (por exemplo, se seus dados estão normalmente distribuídos).

Instruções

Aprenda a interpretar gráficos de probabilidade normal (Thinkstock/Stockbyte/Getty Images)
  1. Verifique a curvatura dos dados. Se você estiver com sorte, os dados deverão aparecer como uma linha reta ou como uma curva. Caso apareçam como uma linha reta através de todo o gráfico (incluindo os cantos inferior esquerdo e superior direito) então estão normalmente distribuídos e não é necessário realizar uma análise mais profunda. É possível então afirmar que esse gráfico forneceu fortes evidências de normalidade. Caso os dados estejam curvados, continue a análise.

  2. Verifique a direção da curva. Se os dados ascendem bruscamente no começo e então curvam-se para baixo próximos ao lado direito do gráfico, eles possuem uma distribuição normal inclinada para a esquerda. Caso ascendam lentamente no começo e então curvam-se bruscamente para cima no lado direito do gráfico, então pode-se afirmar que são inclinados para a direita. Se a curva não segue nenhum desses padrões, continue a análise.

  3. Verifique a forma geral da curva. Se a curva possuir a forma de um "S", então os dados possuem uma distribuição normal de cauda curta. Ou seja, seguem uma distribuição normal porém possuem menos variância. Se sua curva possui a forma de um "S" virado, então os dados são de uma distribuição normal de cauda longa, ou distribuição T. Se o tamanho da amostra dos dados for pequeno, então provavelmente é possível interpretá-los como sendo de distribuição T.

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