Como testar uma distribuição normal

Escrito por ehow contributor | Traduzido por gabryel monteiro
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Como testar uma distribuição normal
Ao jogar uma moeda, a face que ela irá parar segue uma distribuição normal (Thinkstock Images/Comstock/Getty Images)

Várias medidas na vida real tem um padrão de distribuição que lembra uma curva de sino, normalmente conhecida como distribuição normal, ou curva gaussiana. Por exemplo, o QI possui uma distribuição normal. Ou, caso jogue uma moeda centena de vezes, o número esperado para dar cara segue uma distribuição normal. O logaritmo do peso humano e altura em pés também segue a mesma distribuição (geralmente chamado de log-normal).

Em muitas aplicações estatísticas (como controle de qualidade ou análise de erros), distribuição são levadas como normais. Porém, isso é algo que sempre precisa ser verificado, ou a análise estará incorreta.

As instruções a seguir descrevem um método fácil para não estatísticos determinarem se uma distribuição é mais ou menos normal.

Nível de dificuldade:
Moderadamente fácil

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Instruções

  1. 1

    Use uma amostra aleatória grande o bastante para o teste de normal. Para verificar se uma distribuição é ou não normal, é necessário que tenha ao menos 50 pontos de dados.

  2. 2

    Calcule a média, mediana, alcance e desvio padrão da amostra. Chame os números de M, Me, A e D, respectivamente.

  3. 3

    Verifique se a média e mediana são relativamente próximas, considerando o alcance da amostra. Essa proximidade é relativa, mas um bom padrão para se utilizar é se a diferença entre a média e mediana é no máximo 1% do alcance.

    Uma das características das distribuições normais é que ela é simétrica, significando que a média e mediana são iguais. Se sua amostra aleatória vem de uma população onde possui uma distribuição normal, então a média e mediana devem ser próximas.

  4. 4

    Use o desvio padrão para verificar a regra do 68-95-99,7. Em uma distribuição normal, 68% dos dados estão a um desvio padrão da média, 95% a dois desvios padrões e 99,7% a três desvios padrões.

  5. 5

    Se os resultados das Instruções 3 e 4 são positivos, então há uma boa chance da distribuição ser normal.

  6. 6

    Estatisticos e analistas de dados utilizam testes matemáticas mais poderosos para a normal, como os testes Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling e Shapiro-Wilk, intitulados com os nomes de seus inventores.

    Você pode comprar aplicativos para executar com o Excel a fim de realizar estes testes mais rigorosos. O Analyse-It (analyse-it.com/download) é um aplicativo com período de teste de 30 dias compatível com o Excel que realiza testes de distribuição normal, assim como outros cálculos estatísticos.

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