Дані не розподіляються нормально може зробити параметричні тести недійсними, особливо з меншими вибірками. Щоб використовувати SPSS для z-перетворення, завжди мають бути доступні нормально розподілені дані. У всіх випадках трансформація часто може забезпечити швидкий вихід.24 жовтня 2018 р
Якщо ваші дані виявляються неправильно розподіленими, Ви можете спробувати перетворити його в приблизно нормальний розподіл. У разі успіху ви виконуєте подальший аналіз, наприклад перевірку значущості з перетвореними даними.
У цій статті я познайомлю вас із п’ятьма шляхами, якими ви можете скористатися в цій ситуації.
- Очистіть викиди. Якщо справжня проблема ні відсутній. …
- Перетворення даних. …
- Сперечаються про надійність. …
- ні-використовувати параметричні методи. …
- Використовуйте початкове завантаження.
Для чого використовується нормальний розподіл? Використовується нормальний розподіл для представлення частот даних і спостережень. Графік нормального розподілу показує розподіл даних навколо середнього.
Якщо дані розподілені неправильно, розраховуються непараметричні тести. Це, наприклад, U-тест Манна-Уітні або тест Вілкоксона.
Якщо ваші дані не в нормі, ви можете спробувати , трансформувати або нормалізувати їх, щоб зробити більш нормальними . Перетворення передбачає застосування математичної функції до ваших даних, наприклад B. логарифм, квадратний корінь або обернене значення, щоб змінити їхню форму та зменшити їхню нерівність або викиди.