Тест на определение нормальности: Тест на адекватность онлайн | Насколько Вы нормальный человек?

Содержание

Нормальная ли ты? — Трикки — тесты для девочек

Возможно ты нормальная. А возможно — ненормальная.

Сейчас узнаем, какая ты на самом деле…)) 

Вопрос 1.

-Ну здравствуй 🙂


-Приветик 🙂


-Пхпх, ну привет…


-Мне уже страшно…


-Как я сюда вообще попала??

Вопрос 2.

-Ты.


-Да, я. И что?


-Что «ты» ?


-Ура! Я избранная!


-Можно я пойду…?

Вопрос 3.

-Ты и я. Представь, что мы одни в тёмной комнате!


-Это типо игры?


-Ёмаё, Добром это не кончится…


-Можно я пойду!!?


-Шооо? Как мы тут оказались?

Вопрос 4.

-Я считаю до пяти…


… -Не могу до десяти 😀


-Я умру?


-Окей. Я прячусь.


-Мамочка!!! *истерика*

Вопрос 5.

-1…2….3….


-Я уже спряталась!


-А-А-А-А-А!!!


-Автор, я знаю цифры! Автор: «советую тебе спрятаться!»


-4,5

Вопрос 6.

-4…5…! Кто не спрятался, я не виновата!!!


-Маньячка!


-Хи-хи! Не найдёшь!


-Что происходит?


-ПАМАГИТЕ….

Вопрос 7.

-Ей! Ты играешь не по правилам!


-Да я даже не знаю правил!


-Это ещё почему?


-Автор, я, конечно, понимаю, что тебе скучно, но мне нужно идти!!


-Я знаю…

Вопрос 8.

-Давай так. Если ты не спрячешся, и я тебя найду, то тебе конец)


-Кажется я влипла..


-Я прячусь!


-Окей! Посмотрим.


-Да ты знаешь, кто мой отец????

Вопрос 9.

-Я иду искать! Ой… Я вижу тебя!


-Класс! Стоп…


-Какого…?


-Какое совпадение!


-А-А-А-А-А!!!

Вопрос 10.

-Ты помнишь наш договор?


-Да!!!!


-Эээ, допустим.


-Нет!


-Какой договор?

Тест на адекватность, узнайте насколько вы адекватный человек

Определение адекватности

уыке.jpg

Мы нередко смотрим на окружающих людей, и пытаемся понять, какие факторы повлияли на его адекватность, что он стал таким невыносимым? Однако стоило бы задуматься и над тем, насколько мы сами адекватны в глазах других людей, и не возникают ли у них подобные мысли о нас. Нередко случаются ситуации, когда наши действия способны показать нас не в лучшем свете, и мы этого не замечаем, однако со стороны такие моменты хорошо видны, и зачастую могут повлиять на отношение друзей и близких между собой.  

Тест на адекватность поможет узнать, насколько адекватный вы человек в социуме, и какие меры вам необходимо предпринимать уже сейчас. Данный тест разработан психологами для того чтобы помочь людям посмотреть на себя глазами окружающих, и сделать определенные выводы о своем характере и методах выражения эмоций. 

Тест на адекватность поможет понять причину многих неурядиц 

Пройдя тест на адекватность максимально честно и точно, отвечая на вопросы, не советуясь с другими, и полностью прислушиваясь к своему внутреннему миру, вы сможете определить, насколько вы адекватный человек, и правильно ли реагируете на разные ситуации. Следует предварительно подготовиться к прохождению опроса, отбросить все лишние мысли и настроиться на серьезность, откровенность, чтобы получить правдивые результаты. Часто тест на адекватность показывает, что человек, отвечающий на вопросы, имеет проблемы с мировоззрением, выделяется из социального окружения неприемлемыми поступками и мыслями, и ему необходимо обратиться к специалисту за помощью. Не стоит расстраиваться, получив такой результат: возможно, вы не совсем честно отвечали на вопросы, или просто не восприняли всерьез опросник. Если вы все делали правильно, то может это повод проконсультироваться со специалистом, и навести порядок в своем внутреннем мире. 

Тест на адекватность, вменяемость и дееспособность человека онлайн

В общении часто можно услышать про кого-то: «адекватный» — «неадекватный» человек, или «вменяемый» — «невменяемый», к этому еще добавляют «дееспособный» — «недееспособный», зачастую это похоже на «нормальный» и «больной».

Сегодня вам предложено пройти тест на адекватность и вменяемость человека онлайн, чтобы понять, насколько вы адекватны в своем мышлении, эмоциональности и поведении в глазах других людей и общества.

Чтобы понятнее было зачем вам проходить онлайн тест на адекватность, вам стоит ознакомиться собственно с этими схожими в быту, но не равнозначными и не совсем тождественными по сути понятиями, такими как адекватность, вменяемость и дееспособность.

Для справки:
Адекватность — это соответствующее ситуации и ожиданиям социума и других людей вашего восприятия, мышления, выражения чувств и поведения.
Вменяемость — это, скорее, не психологическое, а юридическое понятие, означающее, что человек, совершивший преступление, был адекватен, дееспособен и психически здоров в этот момент — т.е. ему можно «вменить» в вину его противозаконное деяние (признать виновным).
Дееспособность — это, как и правоспособность, способность человека своими действиями приобретать и осуществлять права и обязанности. Т.е. дееспособный человек осознает что делает и отвечает за свои действия — слова или дела.
По закону — до 6 лет человек совсем недееспособный, но правоспособный — права у него с рождения; с 6 до 14 — имеет малолетнюю дееспособность — не несет ответственности за свои действия, но может совершать мелкие, незначительные по сумме сделки; с 14 до 18 лет — частично дееспособный.
Соответственно, к недееспособным или частично дееспособным можно отнести психически больных, неадекватных в каких-либо ситуациях людей.

Теперь, когда вам стало понятнее, в чем различие понятий адекватный, вменяемый и дееспособный, вы можете спокойно пройти тест на адекватность человека онлайн.

Данный бесплатный онлайн тест на адекватность покажет вам результаты вашего отражения реальности в восприятии ситуации, отношения к ней, мышлении, эмоциональности и поведения, что входит в психическую часть понятий о вменяемости и дееспособности.

Поехали! Проходим тест на адекватность и узнаем — насколько вы «нормальный» в глазах общества и других людей.

Критерий Стьюдента, t-тест и нормальное распределение

автор: Samoedd
Сентябрь 8, 2016

 t-тест простыми словами

Наступила осень, а значит, настало время для запуска нового тематического проекта «Статистический анализ с R». В нем мы рассмотрим статистические методы с точки зрения их применения на практике: узнаем какие методы существуют, в каких случаях и каким образом их проводить в среде R. На мой взгляд, Критерий Стьюдента или t-тест (от англ. t-test) идеально подходит в качестве введения в мир статистического анализа. Тест Стьюдента достаточно прост и показателен, а также требует минимум базовых знаний в статистике, с которыми читатель может ознакомиться в ходе прочтения этой статьи.

Примечание_1: здесь и в других статьях Вы не увидите формул и математических объяснений, т.к. информация рассчитана на студентов естественных и гуманитарных специальностей, которые делают лишь первые шаги в стат. анализе.

Примечание_2: перед прочтением, я рекомендую ознакомиться с этой статьей, чтобы вспомнить базовые понятия описательной статистики, такие как медиана, стандартное отклонение, квантили и прочее.

Что такое t-тест и в каких случаях его стоит применять

В начале следует сказать, что в статистике зачастую действует принцип бритвы Оккамы, который гласит, что нет смысла проводить сложный статистический анализ, если можно применить более простой (не стоит резать хлеб бензопилой, если есть нож). Именно поэтому, несмотря на свою простоту, t-тест является серьезным инструментом, если знать что он из себя представляет и в каких случаях его стоит применять.

автор Стьюдент

Любопытно, что создал этот метод Уильямом Госсет — химик, приглашенный работать на фабрику Guinness. Разработанный им тест служил изначально для оценки качества пива. Однако, химикам фабрики запрещалось независимо публиковать научные работы под своим именем. Поэтому в 1908 году Уильям опубликовал свою статью в журнале «Biometrika» под псевдонимом «Стьюдент». Позже, выдающийся математик и статистик Рональд Фишер доработал метод, который затем получил массовое распространение под названием Student’s t-test.

Критерий Стьюдента (t-тест) — это статистический метод, который позволяет сравнивать средние значения двух выборок и на основе результатов теста делать заключение о том, различаются ли они друг от друга статистически или нет. Если Вы хотите узнать, отличается ли средний уровень продолжительности жизни в Вашем регионе от среднего уровня по стране; сравнить урожайность картофеля в разных районах; или изменяется ли кровяное давление до и после употребления нового лекарства, то t-тест может быть Вам полезен. Почему может быть? Потому что для его проведения, необходимо, чтобы данные выборок имели распределение близкое к нормальному. Для этого существуют методы оценки, которые позволяют сказать, допустимо ли в данном случае полагать, что данные распределены нормально или нет. Поговорим об этом подробнее.

Нормальное распределение данных и методы его оценки qqplot и shapiro.test

Нормальное распределение данных характерно для количественных данных, на распределение которых влияет множество факторов, либо оно случайно. Нормальное распределение характеризуется несколькими особенностями:

  • Оно всегда симметрично и имеет форму колокола.
  • Значения среднего и медианы совпадают.
  • В пределах одного стандартного отклонения в обе стороны лежат 68.2% всех данных, в пределах двух — 95,5%, в пределах трех — 99,7%

 rnorm нормальное распределение

Давайте создадим случайную выборку с нормальным распределением на языке программирования R, где общее количество измерений = 100, среднее арифметическое = 5, а стандартное отклонение = 1. Затем отобразим его на графике в виде гистограммы:

mydata <- rnorm(100, mean = 5, sd = 1)
hist(mydata, col = "light green")

Ваш график может слегка отличаться от моего, так как числа сгенерированы случайным образом. Как Вы видите, данные не идеально симметричны, но кажется сохраняют форму нормального распределения. Однако, мы воспользуемся более объективными методами определения нормальности данных.

график qqplot

Одним из наиболее простых тестов нормальности является график квантилей (qqplot). Суть теста проста: если данные имеют нормальное распределение, то они не должны сильно отклоняться от линии теоретических квантилей и выходить за пределы доверительных интервалов. Давайте проделаем этот тест в R.

install.packages("car") #установка пакета "car"
library(car) #загрузка пакета "car" в среду R
qqPlot(mydata) #запустим тест

Как видно из графика, наши данные не имеют серьезных отклонений от теоретического нормального распределения. Но порой при помощи qqplot невозможно дать однозначный ответ. В этом случае следует использовать тест Шапиро-Уилка, который основан на нулевой гипотезе, что наши данные распределены нормально. Если же P-значение менее 0.05 (p-value < 0.05), то мы вынуждены отклонить нулевую гипотезу. P-значение в этом случае будет говорить о том, что вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы будет равна менее 5%.

Тест Шапиро shapiro-test

Провести тест Шапиро-Уилка в R не составит труда. Для этого нужно всего лишь вызвать функцию shapiro.test, и в скобках вставить имя ваших данных. В нашем случае p-value должен быть значительно больше 0.05, что не позволяет отвергнуть нулевую гипотезу о том, что наши данные распределены нормально.

Запускаем t-тест Стьюдента в среде R

Итак, если данные из выборок имеют нормальное распределение, можно смело приступать к сравнению средних этих выборок. Существует три основных типа t-теста, которые применяются в различных ситуациях. Рассмотрим каждый из них с использованием наглядных примеров.

Одновыборочный критерий Стьюдента (one-sample t-test)

Одновыборочный t-тест следует выбирать, если Вы сравниваете выборку с общеизвестным средним. Например, отличается ли средний возраст жителей Северо-Кавказского Федерального округа от общего по России. Существует мнение, что климат Кавказа и культурные особенности населяющих его народов способствуют продлению жизни. Для того, чтобы проверить эту гипотезу, мы возьмем данные РосСтата (таблицы среднего ожидаемого продолжительности жизни по регионам России) и применим одновыборочный критерий Стьюдента. Так как критерий Стьюдента основан на проверке статистических гипотез, то за нулевую гипотезу будем принимать то, что различий между средним ожидаемым уровнем продолжительности по России и республикам Северного Кавказа нет. Если различия существуют, то для того, чтобы считать их статистически значимыми p-value должно быть менее 0.05 (логика та же, что и в вышеописанном тесте Шапиро-Уилка).

Загрузим данные в R. Для этого, создадим вектор со средними значениями по республикам Кавказа (включая Адыгею). Затем, запустим одновыборочный t-тест, указав в параметре mu среднее значение ожидаемого возраста жизни по России равное 70.93.

rosstat <-c(79.42, 75.83, 74.16, 73.91, 73.82, 73.06, 72.01)
qqPlot(rosstat)
shapiro.test(rosstat)
t.test(rosstat, mu = 70.93)

Несмотря на то, что у нас всего 7 точек в выборке, в целом они проходят тесты нормальности и мы можем на них полагаться, так как эти данные уже были усреднены по региону.

Результаты t-тест

Результаты t-теста говорят о том, что средняя ожидаемая продолжительность жизни у жителей Северного Кавказа (74.6 лет) действительно выше, чем в среднем по России (70.93 лет), а результаты теста являются статистически значимыми (p < 0.05).

Двувыборочный для независимых выборок (independent two-sample t-test)

Двувыборочный t-тест используется, когда Вы сравниваете две независимые выборки. Допустим, мы хотим узнать, отличается ли урожайность картофеля на севере и на юге какого-либо региона. Для этого, мы собрали данные с 40 фермерских хозяйств: 20 из которых располагались на севере и сформировали выборку «North», а остальные 20 — на юге, сформировав выборку «South».

Загрузим данные в среду R. Кроме проверки нормальности данных, будет полезно построить «график с усами», на котором можно видеть медианы и разброс данных для обеих выборок.

North <- c(122, 150, 136, 129, 169, 158, 132, 162, 143, 179, 139, 193, 155, 160, 165, 149, 173, 173, 141, 166)
qqPlot(North)
shapiro.test(North)

South <- c(170, 163, 178, 150, 166, 142, 157, 149, 151, 164, 163, 161, 159, 139, 180, 155, 144, 139, 151, 160)
qqPlot(North)
shapiro.test(North)

boxplot(North, South)

Как видно из графика, медианы выборок не сильно отличаются друг от друга, однако разброс данных гораздо сильнее на севере. Проверим отличаются ли статистически средние значения при помощи функции t.test. Однако в этот раз на место параметра mu мы ставим имя второй выборки. Результаты теста, которые Вы видите на рисунке снизу, говорят о том, что средняя урожайность картофеля на севере статистически не отличается от урожайности на юге (p = 0.6339).

Критерий Стьюдента в R

Двувыборочный для зависимых выборок (dependent two-sample t-test)

Третий вид t-теста используется в том случае, если элементы выборок зависят друг от друга. Он идеально подходит для проверки повторяемости результатов эксперимента: если данные повтора статистически не отличаются от оригинала, то повторяемость данных высокая. Также двувыборочный критерий Стьюдента для зависимых выборок широко применяется в медицинских исследованиях при изучении эффекта лекарства на организм до и после приема.

Для того, чтобы запустить его в R, следует ввести все ту же функцию t.test. Однако, в скобках, после таблиц данных, следует ввести дополнительный аргумент paired = TRUE. Этот аргумент говорит о том, что Ваши данные зависят друг от друга. Например:

t.test(experiment, povtor.experimenta, paired = TRUE)
t.test(davlenie.do.priema, davlenie.posle.priema, paired = TRUE)

Также в функции t.test существует два дополнительных аргумента, которые могут улучшить качество результатов теста: var.equal и alternative. Если вы знаете, что вариация между выборками равна, вставьте аргумент var.equal = TRUE. Если же вы хотите проверить гипотезу о том, что разница между средними в выборках значительно меньше или больше 0, то введите аргумент alternative=»less» или alternative=»greater» (по умолчанию альтернативная гипотеза говорит о том, что выборки просто отличаются друг от друга: alternative=»two.sided»).

Заключение

Статья получилась довольно длинной, зато теперь Вы знаете: что такое критерий Стьюдента и нормальное распределение; как при помощи функций qqplot и shapiro.test проверять нормальность данных в R; а также разобрали три типа t-тестов и провели их в среде R.

Тема для тех, кто только начинает знакомиться со статистическим анализом — непростая. Поэтому не стесняйтесь, задавайте вопросы, я с удовольствием на них отвечу. Гуру статистики, пожалуйста поправьте меня, если где-нибудь допустил ошибку. В общем, пишите Ваши комментарии, друзья!

Занятие 6. Проверка нормальности распределения значений признака — Основы доказательной медицины. Биомедицинская статистика. — Внауке.by

10

Проверка нормальности распределения значений признака

Классическим параметрическим методом, позволяющим сравнить средние значения изучаемого признака, рассчитанные на основе двух выборок, является t-тест Стьюдента (или просто «t-тест»).

Критерий Стьюдента (t-тест Стьюдента или просто «t-тест») применяется, если нужно сравнить только две группы количественных признаков с нормальным распределением (частный случай дисперсионного анализа). Но применение его является оправданным лишь примерно в 20% случаев! Этим критерием нельзя пользоваться, сравнивая попарно несколько групп, в этом случае необходимо применять дисперсионный анализ. Ошибочное использование критерия Стьюдента увеличивает вероятность «выявить» несуществующие различия. Например, вместо того, чтобы признать несколько методов лечения равно эффективными (или неэффективными), один из них объявляют лучшим.

Применение «t-теста» допустимо при наличии следующих условий:

  • соответствие частотного распределения данных в каждой из сравниваемых групп закону нормального распределения;
  • отсутствие статистически значимой разницы между дисперсиями сравниваемых групп (однородность дисперсий).
  • наличие достаточно большого числа наблюдений в обеих сравниваемых группах (не меньше 20).

Если данные условия не соблюдать, то применение теста Стьюдента приведет к ошибочным результатам. Наиболее «опасным» является несоблюдение требования о нормальности распределения значений признака в каждой из сравниваемых группах. Существует достаточно большое число способов проверить, соответствуют ли анализируемые данные нормальному распределению. Мы рассмотрим три подхода, реализованные в программе STATISTICA.

На рисунке 1 представлены данные о количестве лейкоцитов у 50 пациентов с перитонитом. Необходимо установить, распределены ли эти данные по нормальному закону.

10

Рисунок 1. Количество лейкоцитов у пациентов с перитонитом

В программе STATISTICA имеется специальный модуль для проверки соответствия данных тому или иному закону распределения случайных величин — Distribution Fitting (Подгонка распределений). Этот модуль можно запустить из пункта главного меню Statistics, или нажав на кнопку  на дополнительной панели инструментов (ввод данной панели описан в занятии 1).

10

Рисунок 2. Выбор специального модуля — Distribution Fitting (Подгонка распределений)

Внешний вид окна модуля приведен на рисунке 2.

10

Рисунок 3. Модуль Distributions fitting программы STATISTICA

         Как видно на приведенном рисунке, в программе STATISTICA можно сравнивать эмпирические распределения со многими теоретическими законами распределения случайных величин. 

Поскольку мы хотим проверить, подчиняются ли данные о количестве лейкоцитов пациентов нормальному распределению, в списке непрерывных распределений (Continuous distributions) выбираем Normal и жмем ОК. Далее появится еще одно окошко (рисунок 4), где необходимо указать программе, какую именно переменную мы хотим проанализировать, и как. Переменная для анализа задается путем нажатия кнопки Variables. Остальные настройки можно оставить неизменными.

10

Рисунок 4. Окно Fitting continuous distributions (Подгонка непрерывных распределений) модуля Distribution fitting

Нажав на кнопку Plot of observed and expected distributions (Изобразить наблюдаемое и ожидаемое распределения), получим гистограмму распределения данных о количестве лейкоцитов и колоколообразную красную кривую (рисунок 5), соответствующую ожидаемому нормальному распределению (у него те же средняя арифметическая и стандартное отклонение, что и в анализируемой совокупности).

10

Рисунок 5. Графический результат анализа, выполненного в модуле Distribution Fitting

В целом распределение значений анализируемого признака на рисунке совпадает с нормальным (столбики гистограммы примерно выстраиваются в колоколообразную фигуру). Это заключение, основанное на визуальном анализе распределения, имеет и более строгое подтверждение в виде результатов теста хи-квадрат (Chi-square test, см. в верхней части графика). Данный тест проверяет нулевую гипотезу о том, что наблюдаемое распределение признака не отличается от теоретически ожидаемого нормального распределения. Поскольку вероятность справедливости этой гипотезы Р оказалась больше 0.05 (0.43850), мы принимаем, что она действительно верна.

Однако, следует отметить, что мощность теста хи-квадрат при проверке нормальности распределения относительно невысока. Поэтому лучше воспользоваться другими тестами.

Их можно найти в модуле Descriptive Statistics (Описательная статистика), который находится здесь: Statistics > Basic Statistics/Tables. После запуска этого модуля необходимо открыть закладку Normality и в поле Distribution (Распределение) разыскать опции Kolmogorov-Smirnov and Lilliefors test for normality (Тест Колмогорова-Смирнова и Лиллиефорса на нормальность) и Shapiro-Wilk’s W test (W-тест Шапиро-Уилка) (рисунок 6).

10

Рисунок 5. Окно модуля Descriptive Statistics на закладке Normality

Равно как и критерий хи-квадрат, оба эти теста проверяют гипотезу об отсутствии различий между наблюдаемым распределением признака и теоретически ожидаемым нормальным распределением. Наиболее предпочтительным является использование W-критерия Шапиро-Уилка, поскольку он обладает наибольшей мощностью в сравнении со всеми перечисленными критериями (т.е. чаще выявляет различия между распределениями в тех случаях, когда они действительно есть).

Для выбора того или иного теста, достаточно поставить флажок рядом с его названием. После выбора анализируемой переменной (кнопка Variables) и нажатия кнопки Histograms программа нарисует график с гистограммой распределения значений признака и ожидаемую нормальную кривую (рисунок 6). Результаты тестов на нормальность автоматически располагаются в заголовке этого графика. Как и ранее, при Р > 0.05 следует вывод о том, что анализируемое распределение не отличается от нормального.

10

Рисунок 6. Результат проверки нормальности распределения данных, выполненной при помощи модуля Descriptive Statistics

 

 






Добавление комментариев доступно только зарегистрированным пользователям

ТЕСТЫ. Клинические психологические тесты определения уровня тревоги и депрессии online! Тестирование.

Консультация психотерапевта, автора метода «Психоалгоритм»:

ПОДПИСАТЬСЯ НА ТЕЛЕГРАМ-КАНАЛ

Страдаю паническими атаками
Навязчивая мысль, что я умру.
У меня депрессия
Как найти своё место в жизни?

ОТЗЫВЫ КЛИЕНТОВ:





Галина:
Илья Юрьевич! Спасибо огромное за Ваши сессии, в которых мне посчастливилось принять участие. Благодаря им, я стала уверенней во многих вопросах и ситуациях, которые раньше вызывали тревогу и обеспокоенность. Вы научили меня справляться с этим за короткий временной интервал. Приятно иметь дело с профессионалом высокого уровня!

Анна:
Илья Юрьевич, трудно подобрать слова, чтобы выразить вам свою благодарность за вашу помощь. Я вспомнила, в каком состоянии и с какими мыслями встречала прошлый год, 2017. Помню те чувства горечи, тревоги, которые не выходили из меня ни в каких обстоятельствах. Наконец-таки, я оставила это желание саморазрушения и теперь могу дышать по-другому. Спасибо вам!

Владимир:
Спасибо большое за консультацию! Действительно я замечал, что воспоминания всплывают в то время, когда у меня плохое настроение или раздражительность, но я не мог понять, что это защитный механизм. Постараюсь при его следующем появлении рассуждать уже о том, что же именно вызывает раздражение, вместо того, чтобы погрузиться в воспоминания.

Татьяна:
Спасибо, Илья Юрьевич, за консультацию. Действительно, она позволила взглянуть на мою жизненную ситуацию под другим углом. Еще раз спасибо!

Дарья:
Большое спасибо за помощь! Я очень рада, Вы помогли мне понять себя и указали мне новый путь, чтобы улучшить свою жизнь!
Ещё отзывы…

Записаться на онлайн-консультацию

Тестирование на нормальность с использованием SPSS Statistics, когда у вас есть только одна независимая переменная.

Введение

Оценка нормальности данных является обязательным условием для многих статистических тестов, потому что нормальные данные являются основным допущением при параметрическом тестировании. Существует два основных метода оценки нормальности: графически и численно.

Это руководство по быстрому запуску поможет вам определить, являются ли ваши данные нормальными, и, следовательно, что это предположение соответствует вашим данным для статистических тестов.Подходы можно разделить на две основные темы: использование статистических тестов или визуальный контроль. Статистические тесты имеют то преимущество, что дают объективное суждение о нормальности, но их недостаток заключается в том, что они иногда недостаточно чувствительны при малых размерах выборки или чрезмерно чувствительны к большим объемам выборки. Таким образом, некоторые статистики предпочитают использовать свой опыт для субъективного суждения о данных из графиков / графиков. Преимущество графической интерпретации состоит в том, что она позволяет здравому смыслу оценивать нормальность в ситуациях, когда численные тесты могут быть слишком или слишком чувствительными, но графическим методам не хватает объективности.Если у вас нет большого опыта графической интерпретации нормальности, вероятно, лучше всего полагаться на численные методы.

Если вы хотите пройти процедуру проверки на нормальность в SPSS Statistics для конкретного статистического теста, который вы используете для анализа ваших данных, мы предоставим исчерпывающие руководства по нашему расширенному контенту. Для каждого статистического теста, в котором вам необходимо проверить нормальность, мы покажем вам пошаговую процедуру в SPSS Statistics, а также как справляться с ситуациями, когда ваши данные не соответствуют предположению о нормальности (e.где вы можете попытаться «преобразовать» ваши данные, чтобы они стали «нормальными»; мы также покажем вам, как это сделать с помощью SPSS Statistics). Вы можете узнать о нашем расширенном контенте в целом на наших страницах Overview или о том, как мы помогаем с допущениями на нашей странице Feature: Допущения. Однако в этом руководстве «Быстрый старт» мы познакомим вас с основами тестирования на нормальность в SPSS Statistics.

SPSS Статистика

Методы оценки нормальности

SPSS Statistics позволяет протестировать все эти процедуры в Explore… командование. Команда Explore … может использоваться изолированно, если вы тестируете нормальность в одной группе или разбиваете свой набор данных на одну или несколько групп. Например, если у вас есть группа участников, и вам нужно знать, нормально ли распределен их рост, все можно сделать с помощью команды Исследовать … . Если вы разделите свою группу на мужчин и женщин (т. Е. У вас есть категориальная независимая переменная), вы можете проверить нормальность роста как в мужской, так и в женской группах, используя только Explore… командование. Это применимо, даже если у вас более двух групп. Однако, если у вас есть 2 или более категориальных независимых переменных, одной только команды Explore … недостаточно, и вам также придется использовать команду Split File … .

SPSS Статистика

Процедура для одной или нескольких группирующих переменных

Следующий пример взят из нашего руководства о том, как выполнить одностороннюю ANOVA в SPSS Statistics.

  1. Нажмите A nalyze> D e Писательская статистика> E xplore… в верхнем меню, как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  2. Вам будет представлено диалоговое окно Explore , как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  3. Переместите переменную, которая должна быть проверена на нормальность, в блок D с зависимостями List: путем перетаскивания или использования кнопки.В этом примере мы переносим переменную Time в поле D , зависящее от List :. Вам будет представлен следующий экран:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  4. [Необязательно] Если вам нужно установить, нормально ли распределяется ваша переменная для каждого уровня вашей независимой переменной, вам нужно добавить свою независимую переменную в поле Список актеров F путем перетаскивания или использования кнопки. ,В этом примере мы переносим переменную Course в поле списка актеров F . Вам будет представлен следующий экран:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  5. Нажмите на кнопку. Вам будет представлено диалоговое окно Исследовать: Статистика , как показано ниже:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

    Оставьте вышеуказанные параметры без изменений и нажмите на кнопку.

  6. Нажмите на кнопку. Измените параметры, чтобы вы получили следующий экран:

    Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

  7. Нажмите на кнопку.
  8. Нажмите на кнопку.
SPSS Статистика

Выход

SPSS Statistics выводит множество таблиц и графиков с помощью этой процедуры.Одна из причин этого заключается в том, что команда Explore … используется не только для проверки нормальности, но и для описания данных различными способами. При тестировании на нормальность нас в основном интересуют таблица Тесты нормальности и Графики нормального Q-Q , наши числовые и графические методы для проверки нормальности данных соответственно.

Шапиро-Вилк Тест Нормальности

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

В приведенной выше таблице представлены результаты двух известных тестов нормальности, а именно теста Колмогорова-Смирнова и теста Шапиро-Уилка. Тест Шапиро-Уилка больше подходит для небольших выборок (<50 выборок), но он также может обрабатывать образцы размером до 2000. По этой причине мы будем использовать тест Шапиро-Уилка в качестве нашего численного средства оценки нормальности.

Из приведенной выше таблицы видно, что для группы курсов «Начинающий», «Средний» и «Продвинутый» зависимая переменная «Время» обычно распределялась.Откуда нам это знать? Если Сиг. Значение теста Шапиро-Уилка больше 0,05, данные в норме. Если оно ниже 0,05, данные значительно отклоняются от нормального распределения.

Если вам нужно использовать значения асимметрии и эксцесса для определения нормальности, а не тест Шапиро-Вилка, вы найдете их в нашем расширенном руководстве по тестированию на нормальность. Вы можете узнать больше о нашем расширенном контенте на наших страницах Overview .

Normal Q-Q Plot

Для графического определения нормальности мы можем использовать выходные данные нормального графика Q-Q.Если данные распределены нормально, точки данных будут близки к диагональной линии. Если точки данных отклоняются от линии очевидным нелинейным образом, данные обычно не распределяются. Как мы видим из нормального графика Q-Q ниже, данные обычно распределяются. Если вы совсем не уверены в том, что можете правильно интерпретировать график, используйте вместо этого численные методы, поскольку для правильной оценки нормальности данных на основе графиков может потребоваться немало опыта.

Опубликовано с письменного разрешения SPSS Statistics, IBM Corporation.

Если вам нужно знать, как выглядят нормальные графики Q-Q, когда распределения ненормальные (например, с отрицательным перекосом), вы найдете их в нашем расширенном руководстве по тестированию на нормальность. Вы можете узнать больше о нашем расширенном контенте на наших страницах Overview .

Главная О нас Связаться с нами Условия использования Конфиденциальность и файлы cookie © 2018 Lund Research Ltd.

Проверка нормальности в R: Полное руководство

Вопрос: Мы хотим проверить, нормально ли распределена переменная len (длина зуба).

Визуальные методы

График плотности

и график Q-Q можно использовать для визуальной проверки нормальности.

  1. График плотности : график плотности дает визуальное представление о том, имеет ли распределение форму колокола.
  2. График QQ : График QQ (или квантиль-квантиль график) рисует корреляцию между данной выборкой и нормальным распределением.Опорная линия 45 градусов также нанесена. На графике QQ каждое наблюдение изображается в виде одной точки. Если данные нормальные, точки должны образовывать прямую линию.

Библиотека

  ("ggpubr")
# Плотность участка
ggdensity (ToothGrowth $ len, fill = "lightgray")
# QQ сюжет
ggqqplot (ToothGrowth $ len)  

Поскольку все точки падают приблизительно вдоль этой контрольной линии, мы можем предполагать нормальность.

Тест на нормальность Шапиро-Вилька

Визуальный осмотр, описанный в предыдущем разделе, обычно ненадежен.Можно использовать критерий значимости, сравнивая распределение выборки с нормальным, чтобы установить, показывают ли данные серьезные отклонения от нормы.

Существует несколько методов оценки нормальности, включая тест нормальности Колмогорова-Смирнова (K-S) и тест Шапиро-Уилка .

Нулевая гипотеза этих тестов заключается в том, что «распределение образцов нормальное». Если тест значим , распределение является ненормальным.

Метод Шапиро-Вилька широко рекомендуется для проверки нормальности и обеспечивает лучшую мощность, чем K-S. Он основан на корреляции между данными и соответствующими нормальными показателями (Ghasemi and Zahediasl 2012).

Обратите внимание, что тест на нормальность чувствителен к размеру выборки. Маленькие образцы чаще всего проходят тесты на нормальность. Поэтому, чтобы принять правильное решение, важно сочетать визуальный осмотр и тест значимости.

Функция R shapiro_test () [пакет rstatix] обеспечивает дружественную к конвейеру структуру для вычисления теста Шапиро-Уилка для одной или нескольких переменных.Он также поддерживает сгруппированные данные. Это обертка вокруг базовой функции R shapiro.test () .

  • тест Шапиро для одной переменной:
  Рост зуба%>% shapiro_test (len)  
  ## # Блюдо: 1 х 3
## переменная статистика p
##   
## 1 лен 0,967 0,109  

Исходя из вышеприведенного вывода, значение p> 0,05 означает, что распределение данных существенно не отличается от нормального распределения.Другими словами, мы можем предполагать нормальность.

  • тест Шапиро для сгруппированных данных:
  Рост зуба%>%
  group_by (доза)%>%
  shapiro_test (len)  
  ## # Тибл: 3 х 4
## статистика переменной дозы p
##    
## 1 0,5 лен 0,941 0,247
## 2 1 лен 0,931 0,164
## 3 2 len 0,978 0,902  
  • тест Шапиро для нескольких переменных:
  радужная оболочка%>% shapiro_test (Sepal.Длина, Лепесток. Ширина)  
  ## # Блюдо: 2 х 3
## переменная статистика p
##   
## 1 Petal.Width 0,902 0,0000000168
## 2 сентября. Длина 0,976 0,0102  

,

Проверка нормальности в R — Easy Guides — Wiki

Мы хотим проверить, нормально ли распределена переменная len (длина зуба).

Чехол для больших выборок

Если размер выборки достаточно велик (n> 30), мы можем игнорировать распределение данных и использовать параметрические тесты.

Центральная предельная теорема говорит нам, что независимо от того, что имеет распределение, распределение выборки имеет тенденцию быть нормальным, если выборка достаточно велика (n> 30).

Однако, чтобы быть последовательными, нормальность может быть проверена визуальным осмотром [ нормальных графиков (гистограмма) , графиков Q-Q (квантиль-квантильный график)] или тестами значимости ].

Визуальные методы

Графики плотности и График Q-Q могут использоваться для визуальной проверки нормальности.

  1. График плотности : график плотности дает визуальное представление о том, имеет ли распределение форму колокола.

Библиотека

  ("ggpubr")
ggdensity (my_data $ Len,
          main = "Плотность графика длины зуба",
          xlab = "Длина зуба")  

  1. График Q-Q : График Q-Q (или квантиль-квантильный график) показывает корреляцию между данной выборкой и нормальным распределением. Опорная линия 45 градусов также нанесена.

Библиотека

  (ggpubr)
ggqqplot (my_data $ len)  

Также возможно использовать функцию qqPlot () [в упаковке автомобиля ]:

Библиотека

  ("машина")
qqPlot (my_data $ len)  

Поскольку все точки падают приблизительно вдоль этой контрольной линии, мы можем предполагать нормальность.

Тест на нормальность

Визуальный осмотр, описанный в предыдущем разделе, обычно ненадежен. Можно использовать тест значимости , сравнивающий распределение выборки с нормальным, чтобы установить, показывают ли данные серьезные отклонения от нормы.

Существует несколько методов для проверки нормальности , таких как , тест нормальности Колмогорова-Смирнова (K-S) и , тест Шапиро-Вилька .

Нулевая гипотеза этих тестов заключается в том, что «распределение образцов нормальное».Если тест значимый , распределение является ненормальным.

Метод Шапиро-Вилька широко рекомендуется для проверки нормальности и обеспечивает лучшую мощность, чем K-S. Он основан на корреляции между данными и соответствующими нормальными показателями.

Обратите внимание, что тест на нормальность чувствителен к размеру выборки. Маленькие образцы чаще всего проходят тесты на нормальность. Поэтому, чтобы принять правильное решение, важно сочетать визуальный осмотр и тест значимости.

Функция R shapiro.test () может использоваться для выполнения теста нормальности Шапиро-Вилка для одной переменной (одномерной):

  shapiro.test (my_data $ len)  
 
    Тест на нормальность по Шапиро-Вилку
данные: my_data $ len
W = 0,96743, значение p = 0,1091  

Из выходных данных значение р> 0,05 означает, что распределение данных существенно не отличается от нормального распределения. Другими словами, мы можем предполагать нормальность.

,

нормальных испытаний | Статистическое программное обеспечение для Excel

Тесты нормальности проверяют, существенно ли отличается популяция от нормального распределения. Доступно в Excel с дополнительным статистическим программным обеспечением XLSTAT.

Что такое тесты нормальности

Предполагается, что выборка обычно распределяется, что часто встречается в статистике. Но проверкой того, что это действительно так, часто пренебрегают. Например, нормальность невязок, полученных в результате линейной регрессии, редко проверяется, даже если она определяет качество доверительных интервалов, окружающих параметры и прогнозы. Тесты нормальности связаны с нулевой гипотезой о том, что совокупность, из которой извлекается выборка, следует нормальному распределению. Таким образом, когда р-значение , связанное с тестом нормальности, ниже, чем альфа риска, соответствующее распределение значительно ненормально.

Тесты нормальности в XLSTAT

XLSTAT предлагает четыре теста для проверки нормальности выборки:

  • Тест Шапиро-Уилка Этот тест лучше всего подходит для выборок с менее чем 5000 наблюдений;
  • Тест Андерсона-Дарлинга Этот тест, предложенный Стивенсом (1974), является модификацией теста Колмогорова-Смирнова и подходит для нескольких распределений, включая нормальное распределение для случаев, когда параметры распределения неизвестны и должны быть оцененным;
  • Тест Лиллифорса Этот тест является модификацией теста Колмогорова-Смирнова и подходит для нормальных случаев, когда параметры распределения, среднее значение и дисперсия неизвестны и должны быть оценены;
  • Тест Жарк-Бера Этот тест тем мощнее, чем больше число значений.

Графики, связанные с тестами на нормальность

Чтобы визуально проверить, соответствует ли выборка нормальному распределению, можно:

  • Графики PP (нормальное распределение) Графики PP (для вероятности-вероятности) используются сравнить эмпирическую функцию распределения выборки с функцией выборки, распределенной в соответствии с нормальным распределением того же среднего значения и дисперсии. Если образец следует нормальному распределению, точки будут лежать вдоль первого биссектрисы плана.
  • Графики Q-Q (нормальное распределение) Графики Q-Q (для квантиля-квантиля) используются для сравнения количеств выборки с количествами образца, распределенными в соответствии с нормальным распределением того же среднего значения и дисперсии. Если образец следует нормальному распределению, точки будут лежать вдоль первого биссектрисы плана.

Этот инструмент дополняет инструмент «Распределение подгонки», который позволяет определять значение параметров нормального распределения и проверять правильность подгонки с помощью критерия хи-квадрат или критерия Колмогорова-Смирнова.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *