Muchas mediciones en la vida real tienen un patrón de distribución que se asemeja a una curva de campana , conocida formalmente como la "distribución normal" o curva de " Gauss " . Por ejemplo , el CI se distribuye normalmente. O, si usted lanza una moneda cien veces , el número esperado de cabeza sigue una distribución normal. El logaritmo de la altura y la longitud del pie humano es normal, así (a menudo llamado log-normal ) . En muchas aplicaciones estadísticas (tales como control de calidad y análisis de errores ) se supone que las distribuciones a ser normal . Sin embargo, esto es algo que siempre debe verificarse , o bien el análisis será incorrecta.El pasos siguientes describen un método fácil para los no estadísticos para comprobar si una distribución más o menos normal. Instrucciones
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En primer lugar, utilizar un tamaño lo suficientemente grande como muestra aleatoria para el test de normalidad . Para verificar con exactitud si una distribución es normal, usted debe tener por lo menos 50 puntos de datos.
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A continuación, calcular la media (promedio ) , mediana, rango y desviación estándar de la muestra. Llame a estos números A, M , R y D.
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Comprobar si el promedio y la mediana son relativamente cercano , teniendo en cuenta el rango de la muestra. La cercanía es relativa , pero un buen nivel a utilizar es la diferencia entre la media y la mediana es como máximo 1 % de la gama .

Una de las características de las distribuciones normales es que son simétricos , es decir, la media y la mediana son iguales . Si su muestra aleatoria proviene de una población que se distribuye normalmente, entonces el promedio y la mediana debe estar cerca .
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A continuación, utilice la desviación estándar para comprobar el estado 68-95-99,7 . En una distribución normal, el 68 % de los puntos de datos se encuentran dentro de 1 desviación estándar de la media , el 95 % se encuentran dentro de 2 sd, y el 99,7 % se encuentran a menos de 3 sd
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Si los resultados de los pasos 3 y 4 son positivos , entonces hay una buena probabilidad de que la distribución es normal.
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estadísticos y los analistas de datos usar más poderosas pruebas matemáticas de normalidad , como el de Kolmogorov- Smirnov , Anderson -Darling , y las pruebas de Shapiro- Wilk , el nombre de sus inventores .

puede adquirir los complementos que se ejecutan con Excel para realizar estas pruebas más rigurosas . Analizar -It es un programa popular que funciona perfectamente con Excel para ejecutar las pruebas de normalidad , así como otros cálculos estadísticos.