Vrednosti, ki so plod vpliva več neodvisnih slučajnih vplivov, imajo pogostnosti porazdeljene v značilni zvonasti, "normalni" porazdelitev. Takšna je npr. telesna višina: nanjo vplivajo geni, okolje, prehrana, zdravstveno stanje ... zato je porazdelitev telesnih višin normalna. Tule je prikaz takšne porazdelitve.

Številni statistični testi – npr. t-test, ANOVA, regresija – zahtevajo, da uporabljeni podatki izvirajo iz normalne porazdelitve. Če ni tako, so lahko rezultati takšnih testov zavajajoči in neveljavni. Pred analizo s takšnimi testi je zato treba preveriti, ali je ta pogoj izpolnjen.

Normalnost porazdelitve lahko preverimo grafično in s statističnimi testi.

• Temeljna grafična načina sta histogram in QQ-diagram naših podatkov. Histogram je osnovni način preverjanja; prevsem v pomoč je, če že na pogled odstopa od normalne porazdelitve (npr. takole). V takšnem primeru ostala preverjanja niso potrebna in za analizo podatkov je treba izbrati metodo, ki ne predpostavlja normalnosti – enega od t. i. neparametričnih testov.
• QQ-diagram je drugi, zahtevnejši prikaz in je na pogled takšen.
• Med najbolj znanimi statističnimi testi za preverjanje normalnosti so Shapiro-Wilkov, Kolmogorov-Smirnov in Anderson-Darlingov test; obstaja še več drugih. Pri izbiri ustreznega je treba upoštevati določene dejavnike (npr. velikost vzorca/število podatkov, prisotnost t. i. vezi).

Za uporabo QQ-diagrama in statističnih testov normalnosti so poleg statističnega znanja potrebne tudi zadostne izkušnje, zato je pri njihovi interpretaciji priporočljivo poiskati strokovno pomoč.

• Prev
• Next