Cum verifici normalitatea unui eșantion? Ce criterii și metode vizuale cunoști?

Verificarea normalității eșantionului este importantă pentru alegerea metodelor statistice corecte. Principalele metode:

Criterii (teste):

• Shapiro-Wilk: eficient pentru eșantioane mici.
• Kolmogorov-Smirnov: compară distribuția empirică cu cea normală.
• Anderson-Darling: mai sensibil la coada distribuției.
• D’Agostino: verifică asimetria și curtosisul.

Metode vizuale:

• Histogramă: compararea formei distribuției cu curba normală.
• Q-Q plot: puncte apropiate de linie indică normalitate.
• Boxplot: identifică valori aberante și asimetrie.

Exemplu de testare a normalității cu Shapiro-Wilk în Python:

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("Distribuție apropiată de normală")
else:
    print("Distribuție diferită de normală")

Este important să combinați testele statistice cu analiza vizuală, deoarece testele sunt sensibile la dimensiunea eșantionului.