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1.5 - Testes de Normalidade

Manual da ferramenta Action sobre Teste de Normalidade

Para mais detalhes sobre o conteúdo estatístico Teste de Normalidade clique aqui  

Verificando se um conjunto de dados tem distribuição Normal: Testes Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling e Shapiro-Wilk.

Anderson-Darling

Exemplo: Quer se saber se o peso de certas peças segue uma distribuição normal. Para isto, uma amostra com 11 medidas de peso de peças (em pounds) foi obtida: 148, 154, 158, 160, 161, 162, 166, 170, 182, 195, 236. Vamos testar se essa amostra segue uma distribuição normal.

Dados
148
154
158
160
161
162
166
170
182
195
236

clique aqui para efetuar o download dos dados utilizados nesse exemplo

Você pode consultar o vídeo demonstrativo para esse exemplo.

Para realizarmos o Teste de Normalidade, vamos realizar os seguintes passos:


1. Primeiramente vamos acessar o menu como descrito a seguir:

Action $ \blacktriangleright $ Estatística Básica $ \blacktriangleright $  Teste de Normalidade

2. Uma janela como a da figura abaixo será aberta;

3. Com o cursor no campo Conjunto de dados selecionemos a(s) coluna(s) (tabela ou linha(s)) que contém seus dados, que devem ser numéricos. Utilizemos o mouse para a fazer esta seleção;

 4. No quadro Tipo de Teste selecionemos dentre as opções Anderson-Darling, Kolmogorov-Smirnov, e Shapiro Wilk.  Neste exemplo, iremos fazer um teste de Anderson-Darling;


5. Em Mostrar Resultados, caso desejarmos que o resultado seja exibido na mesma planilha do conjunto de dados, vamos clicar em (Célula Atual), senão poderemos imprimir os resultados em nova planilha , nesse caso clicaremos em (Nova Planilha).

OBS: Ao escolher a opção Célula Atual, os resultados serão impressos a partir da célula em que se encontra o cursor na janela do Excel. Neste caso, o usuário deve posicionar previamente (antes do passo 1) o cursor em uma posição apropriada.

6. Finalmente, vamos clicar em Ok para concluirmos a análise e obtermos os resultados.

Um teste Kolmogorov-Smirnov ou um teste Shapiro-Wilk é realizado de forma análoga: basta selecionar o teste desejado no quadro Tipo de Teste. A interpretação dos resultados também será análoga.

 

Resultados e Interpretação

 

Finalizado o processo, o seguinte resultado é obtido:

  • Como o P-valor é 1,0454%, rejeitamos a hipótese de normalidade. Assim, com nível de confiança de 95%, temos evidências de que os dados não seguem uma distribuição normal.
  • Através do gráfico Papel de Probabilidade também podemos ver que os dados não seguem uma distribuição normal: os dados não estão distribuídos sobre a reta!