Kuidas kontrollida valimi normaalust? Milliseid kriteeriume ja visuaalseid meetodeid teate?

Proovi normaaluse kontroll on oluline õigeid statistilisi meetodeid valides. Peamised viisid:

Kriteeriumid (testid):

• Shapiro-Wilk: tõhus väikeste proovide puhul.
• Kolmogorov-Smirnov: võrdleb empiirilist ja normaalset jaotust.
• Anderson-Darling: tundlikum jaotuse äärealade suhtes.
• D’Agostino: kontrollib asümmeetriat ja kurtosis.

Võimaluslikud meetodid:

• Histogranm: jaotuse kuju võrdlus normaalse jaotusega.
• Q-Q diagramm: punktid lähedal sirgele joonile näitavad normaalset jaotust.
• Boxplot: avastab kõrvalekalded ja asümmeetriat.

Python näide, kasutades Shapiro-Wilk testi:

from scipy import stats

data = [1.2, 2.3, 2.1, 1.8, 2.5, 2.2]
stat, p = stats.shapiro(data)
if p > 0.05:
    print("Jaotus on lähedal normaalile")
else:
    print("Jaotus erineb normaalist")

Oluline on kombineerida statistilised testid visuaalse analüüsiga, kuna testid on tundlikud proovimahu suhtes.