Slovník pojmů

Test normality (Shapirův–Wilkův test)

Definice

Test normality ověřuje, zda data pocházejí z normálního rozdělení — předpoklad t-testu, ANOVA, regrese i indexů způsobilosti. Shapirův–Wilkův test je nejsilnější pro malé a střední výběry; Kolmogorovův–Smirnovův (s Lillieforsovou korekcí) se používá u větších. Nulová hypotéza zní „data jsou normální“, takže malé p normalitu zamítá.

Statistické testy

Test vždy doplňte grafem: histogramem s normální křivkou a normálním pravděpodobnostním grafem (Q-Q), kde normální data leží na přímce. U velkých výběrů test zamítne i zanedbatelné odchylky, u malých nemá sílu odhalit ani výrazné — graf ukáže, o jakou odchylku jde a zda vadí.

Pokud normalita neplatí: zkuste transformaci (logaritmus u pravostranně šikmých dat), použijte neparametrický test, nebo se spolehněte na robustnost metody při dostatečně velkém výběru (centrální limitní věta). U regrese a ANOVA testujte rezidua, ne původní proměnné.

V Statistice

Testy normality jsou v Popisných statistikách na záložce Normalita (Shapirův–Wilkův W, Kolmogorovův–Smirnovův d s Lillieforsovou korekcí) spolu s histogramem s proloženou normální křivkou; Q-Q a normální pravděpodobnostní grafy vykreslíte z nabídky Grafy → 2D grafy. Modul Prokládání rozdělení porovná i další rozdělení (lognormální, Weibullovo, exponenciální).

Související pojmy

Návody v knowledgebase

Časté otázky

Shapiro–Wilk, nebo Kolmogorov–Smirnov?
Shapirův–Wilkův test je obecně silnější, zvlášť do několika set pozorování. K–S používejte s Lillieforsovou korekcí, jinak je příliš benevolentní.
Test zamítl normalitu — co teď?
Podívejte se na graf. Mírná šikmost u velkého výběru obvykle nevadí; jinak transformace nebo neparametrická metoda.

Vyzkoušejte to na vlastních datech

Statistica na 30 dní zdarma

Plná verze bez platební karty, kompletně v češtině. Nebo si nechte poslat orientační cenu za minutu.