Normalidade de variáveis : métodos de verificação e comparação de alguns testes não-paramétricos por simulação
Introdução: Os principais testes estatísticos têm como suposição a normalidade dos dados, que deve ser verificada antes da realização das análises principais. Objetivo: Revisar as técnicas de verificação da normalidade dos dados e comparar alguns testes de aderência à normalidade para diferentes dis...
| Autores: | , , |
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| Formato: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Brasil |
| Recursos: | Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UFRGS |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:www.lume.ufrgs.br:10183/158102 |
| Acesso em linha: | http://hdl.handle.net/10183/158102 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | Teste de aderencia Distribuição normal Normal distribution Godness-of-fit tests Chi-square Kolmogorov-Smirnov Lelliefors Shapiro-Wilk Shapiro-Francia Cramer0voc Mises Anderson-Darling Jarque-Bera Power Type I error |
| Resumo: | Introdução: Os principais testes estatísticos têm como suposição a normalidade dos dados, que deve ser verificada antes da realização das análises principais. Objetivo: Revisar as técnicas de verificação da normalidade dos dados e comparar alguns testes de aderência à normalidade para diferentes distribuições de origem e tamanho amostral. Metodologia: Através da simulação de cinco distribuições (Normal, t-student, Qui-Quadrado, Gama e Exponencial) e seis tamanhos amostrais (10, 30, 50, 100, 500 e 1000) foram simulados 5000 amostras de cada par distribuição-tamanho amostral e realizados os testes Qui-quadrado, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors, Shapiro-Wilk, Shapiro-Francia, Cramer-von Mises, Anderson- Darling e Jarque-Bera. Resultados: Os resultados obtidos mostram uma clara superioridade dos testes Shapiro-Francia e Shapiro-Wilk, com percentuais de acerto de 72,41% e 72,15%, respectivamente. Entre os piores resultados encontramos o Kolmogorov-Smirnov e Qui-Quadrado, com percentual de acerto de 44,78% e 61,58%, respectivamente. Conclusões: Para amostras pequenas recomenda-se que sejam utilizados procedimentos não paramétricos diretamente para a análise, em função da baixa performance dos testes de aderência à normalidade, dado o baixo percentual de acertos. Para amostras maiores, recomenda-se o uso dos testes Shapiro-Francia ou Shapiro-Wilk. |
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