Como testar a normalidade no JASP?

O teste de normalidade é uma ferramenta importante na análise de dados, pois permite determinar se uma amostra de dados segue ou não uma distribuição normal. O software JASP oferece uma maneira fácil e rápida de realizar esse teste. A seguir, apresentamos um tutorial passo a passo para executar o teste de normalidade no JASP:

Passo 1: Abra o JASP e importe seus dados

Para começar, abra o JASP e traga seus dados clicando em “Open” (Abrir) e selecionando o local onde o banco de dados está armazenado. Certifique-se de que seus dados estejam organizados em colunas com títulos claros e fáceis de entender. Além disso, esteja atento aos formatos de arquivo com os quais o JASP é compatível.

Formatos aceitos: .sav, .txt, .csv, .ods, .tsv, .dta, .por, .sas7bdat, .sas7bcat, and of course the .jasp format.

Passo 2: Selecione a variável para o teste de normalidade

Clique na guia “Descriptive” (Descritivo) e arraste a variável que você deseja testar para a caixa “Variables” (Variáveis). Dependendo dos seus objetivos, talvez você precise verificar a normalidade de cada nível da variável independente. Se esse for o caso, arraste a variável independente para a caixa “Dividir” e obtenha a normalidade da variável dependente em cada grupo ou nível da variável independente.

Passo 3: Configure as opções do teste

Depois em “Estatísticas”, escolha na sessão “Distribuição” a caixa “Teste de Shapiro-Wilk” na lista de opções.

Passo 4: Execute o teste

Após selecionar essas opções, o JASP irá calcular as estatísticas de teste apropriadas e exibir os resultados na janela “Saída”. Os resultados incluem o valor de teste, e o valor-p.

Passo 5: Analise os resultados

Analise os resultados para determinar se seus dados seguem uma distribuição normal ou não. Se o valor-p for maior que 0,05 (ou o nível de significância que você escolheu), você pode inferir que os dados seguem uma distribuição normal. Se o valor-p for menor que 0,05, você pode inferir que os dados não seguem uma distribuição normal.

Em resumo, o JASP é uma ferramenta fácil e eficaz para realizar o teste de normalidade em seus dados. Com essas informações, você pode tomar decisões mais informadas sobre a análise de seus dados e garantir que seus resultados sejam precisos e confiáveis.

Você deve observar que essa é apenas uma opção para verificar se os dados seguem uma distribuição normal. Se o tamanho da sua amostra for muito grande, pode ser mais vantajoso verificar a normalidade por meio da visualização dos dados (histograma e gráfico q-q).

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Ericles de Paiva Vieira

Mestre e Doutorando em Ciências do Movimento Humano pela Universidade do Estado de Santa Catarina
Consultor da WEestatística

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Anova One-Way

Em pesquisas, é comum o uso de testes estatísticos para comparar grupos de pacientes ou para avaliar a relação entre variáveis. No entanto, alguns testes estatísticos, chamados testes paramétricos, fazem suposições sobre a distribuição dos dados. Quando essas suposições não são atendidas, os testes paramétricos podem fornecer resultados imprecisos.

Para lidar com esse problema, os pesquisadores podem usar testes não paramétricos. Os testes não paramétricos não fazem suposições sobre a distribuição dos dados, o que os torna mais robustos contra violações de suposições.

Neste artigo, vamos discutir as nuances dos testes não paramétricos em pesquisas. Vamos começar com uma breve introdução aos testes paramétricos e não paramétricos.

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Testes não paramétricos​

Em pesquisas, é comum o uso de testes estatísticos para comparar grupos de pacientes ou para avaliar a relação entre variáveis. No entanto, alguns testes estatísticos, chamados testes paramétricos, fazem suposições sobre a distribuição dos dados. Quando essas suposições não são atendidas, os testes paramétricos podem fornecer resultados imprecisos.

Para lidar com esse problema, os pesquisadores podem usar testes não paramétricos. Os testes não paramétricos não fazem suposições sobre a distribuição dos dados, o que os torna mais robustos contra violações de suposições.

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