Jak sprawdzić normalność próbki? Jakie kryteria i metody wizualne znasz?

Sprawdzanie normalności próbki jest ważne przy wyborze odpowiednich metod statystycznych. Główne metody:

Kryteria (testy):

• Shapiro-Wilk: skuteczny dla małych prób.
• Kolmogorov-Smirnov: porównuje rozkład empiryczny z normalnym.
• Anderson-Darling: bardziej czuły na ogony rozkładu.
• D’Agostino: sprawdza asymetrię i kurtozę.

Metody wizualne:

• Histogram: porównanie kształtu rozkładu z krzywą dzwonową rozkładu normalnego.
• Wykres Q-Q: punkty bliskie linii prostej wskazują na normalność.
• Boxplot: wykrywa wartości odstające i asymetrię.

Przykład testu normalności z użyciem Shapiro-Wilka w Pythonie:

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("Rozkład jest bliski normalnemu")
else:
    print("Rozkład różni się od normalnego")

Ważne jest łączenie testów statystycznych z analizą wizualną, ponieważ testy są wrażliwe na rozmiar próbki.