Учебное пособие по SPSS: интерпретация графиков Колмогорова-Смирнова, Шапиро-Уилка и Q-Q-графиков...

Анализ нормальности распределения — это обязательный этап проверки предположений перед выполнением параметрических тестов в эконометрике, таких как t-тесты, дисперсионный анализ или модели линейной регрессии. Основная цель этой процедуры — оценить, действительно ли выборочные данные распределены в соответствии с симметричной колоколообразной формой. Для выполнения этой процедуры в программе пользователи должны открыть раздел «Анализ», выбрать «Описательная статистика» и нажать «Исследовать». В появившемся диалоговом окне перенесите количественную переменную для анализа в поле «Список зависимых переменных». Затем нажмите кнопку «Графики», установите флажок «Гистограмма» вместе с наиболее важной опцией «Графики нормальности с тестами», затем нажмите «Продолжить» и «ОК». Пользователи также могут запустить эту команду, перейдя в раздел «Анализ», выбрав «Непараметрические тесты», открыв «Устаревшие диалоговые окна», нажав «1-Выборочный тест Колмогорова-Смирнова» и установив флажок «Нормальное распределение». Результаты теста на нормальность распределения оцениваются по значению значимости (Sig.) тестов Колмогорова-Смирнова или Шапиро-Уилка. Если p больше 0,05, мы не можем отклонить нулевую гипотезу и делаем вывод о нормальном распределении данных. Для получения наиболее точного вывода можно также использовать комбинацию данных, полученных с помощью гистограммы, Q-Q-графика или индексов асимметрии и эксцесса.