Testes de Normalidade

"Eleva a tal ponto a tua alma, que as ofensas não possam alcançar."

Descartes

*Variável de Natureza Quantitativa

1. Resultado - quanto - padrão (certo)

2. Resultado - quanto - número de casos (errado)

3. Baseado na comparação:

3 A. Paramétricos

3 B. Não-paramétricos

* Paramétrico: as variáveis que representam os grupos que estão sendo comparados apresentam distribuição bem comportada (Ex: normal)

* Decisão compara: teste / parâmetro (média, desvio padrão)

* Teste não-paramétrico ou Teste de distribuição livre:

- Evita parâmetro de grupo ou situação

- Funciona onde o paramétrico falha

* Prova de Aderência: prova de que uma determinada variável possui determinada função de probabilidade.

* Teste de normalidade: quando a distribuição é normal.

* Teste de normalidade:

-Normalidade distribuída?

- Teste paramétrico

- Nem sempre normalidade é confirmada

- Ex: n>100

* Testes para ver a normalidade:

1. Kolmogorov-Smirnov (K-S)

2. Shapiro-Wilks (S-W)

*Teste K-S

- Compara: média (amostra) <-> desvio padrão (população)

Maior diferença entre as curvas

- Suposição que o parâmetro da normal é desconhecido

- Probabilidade de Lillefors (a partir dos dados)

* Teste S-W (amostra: 2000 observações)

- Adaptável a variada gama de problemas

* Observação: STATISTICA -> estatística básica, tabelas, frequência tables, teste de normalidade, resultados.