Estadística. Serie Schaum- 4ta edición - Murray R. Spiegel.pdf (1)

RESPUESTAS A LOS PROBLEMAS SUPLEMENTARIOS 519
Esta gráfica se obtiene con la secuencia “Statistics ⇒ Randomness/Normality Tests ⇒ Normality Probability Plot”. Si
los datos provienen de una población distribuida normalmente, los puntos de la gráfica tienden a caer en una línea recta y
P(W) tiende a ser mayor que 0.05. Si P(W ) < 0.05, por lo general se rechaza que haya normalidad.
90
Gráfica de probabilidad normal para las puntuaciones
Datos ordenados
60
30
0
–3 –2 –1 0 1 2 3
Puntuaciones
30 casos Shapiro-Wilk, W 0.8837 P(W) 0.0034
Arriba se muestra la gráfica para probabilidad normal. Se muestra el estadístico de Shapiro-Wilk junto con el valor p P(W)
= 0.0034. Como el valor p es menor que 0.05, se rechaza la normalidad de los datos.
7.79 Además de la prueba de Kolgomorov-Smirnov de MINITAB y de la prueba de Shapiro-Wilk de STATISTIX, hay otras dos
pruebas para la normalidad, que se verán aquí. Éstas son la prueba de Ryan-Joiner y la prueba de Anderson-Darling.
Básicamente las cuatro pruebas calculan un estadístico de prueba y cada estadístico tiene un correspondiente valor p. Por
lo general se sigue la regla siguiente. Si el valor p es < 0.05, se rechaza la normalidad. La gráfica siguiente se obtiene al
hacer la prueba de Anderson-Darling. En este caso, el valor p es 0.006 y se rechazará la hipótesis de que los datos provienen
de una distribución normal.
99
Gráfica de probabilidad de puntuaciones
Normal
Porcentaje
95
90
80
70
60
50
40
30
20
10
5
Media 50
DesvEst 29.94
N 30
AD 1.109
Valor P 0.006
1
0
30
60
Puntuaciones
90
120