Pruebas de Normalidad

Las pruebas de Normalidad son uno de los elementos claves en la Investigación, sobre todo en las investigaciones de campo o que conllevan Hipótesis. En este articulo te explicamos que son estas Pruebas de Normalidad para que obtengas un A+ en tu investigacion.

¿Que es la Normalidad en Bioestadística?

La normalidad se refiere a la suposición de que los datos de una muestra provienen de una distribución normal o gaussiana. La distribución normal es una distribución de probabilidad continua que es simétrica y tiene forma de campana.

Características importantes de una distribución normal incluyen que su media, mediana y moda son iguales, y que aproximadamente el 68% de los datos se encuentran dentro de un desviación estándar de la media, el 95% dentro de dos desviaciones estándar, y el 99.7% dentro de tres desviaciones estándar.

En términos simples porfavor…

La normalidad, en términos simples, se refiere a la forma en que los datos están distribuidos. Cuando decimos que los datos siguen una distribución normal, estamos hablando de una forma específica de distribución que tiene una apariencia de campana cuando se representa gráficamente. Esta distribución se llama «distribución normal» o «curva de campana».

Imagina que estás recolectando datos, como las alturas de las personas en una población. Si ponemos esas alturas en un gráfico, y la forma resultante se parece a una campana simétrica, entonces podríamos decir que esos datos siguen una distribución normal.

Importancia de la Normalidad

La importancia de la normalidad radica en varios aspectos:

1. Inferencia estadística precisa: La mayoría de los métodos estadísticos se basan en la suposición de que los datos siguen una distribución normal. Si los datos no son normales, los resultados obtenidos pueden ser incorrectos o poco confiables. Por lo tanto, es crucial verificar si los datos siguen una distribución normal antes de aplicar cualquier método estadístico.
2. Facilita la interpretación de los resultados: Cuando los datos siguen una distribución normal, es más fácil interpretar los resultados estadísticos. Los valores de tendencia central, como la media y la mediana, son iguales o muy similares en una distribución normal. Esto simplifica la interpretación y comparación de los datos.
3. Permite utilizar pruebas paramétricas: Las pruebas paramétricas, como la t de Student o el análisis de varianza (ANOVA), requieren que los datos sigan una distribución normal. Estas pruebas son más poderosas y precisas que las pruebas no paramétricas. Por lo tanto, si los datos son normalmente distribuidos, es posible aplicar estas pruebas y obtener resultados más sólidos.
4. Base teórica sólida: La distribución normal tiene una sólida base teórica y matemática, lo que la convierte en una herramienta confiable para el análisis estadístico. Muchos fenómenos en la naturaleza, como la altura de las personas o los errores de medición, siguen una distribución normal. Al asumir la normalidad, podemos aplicar métodos estadísticos de forma más precisa y rigurosa.

En resumen, la normalidad en la bioestadística es de gran importancia ya que permite obtener resultados más precisos, facilita la interpretación de los datos, habilita el uso de pruebas paramétricas y se basa en una sólida base teórica.

Es fundamental verificar la normalidad de los datos antes de realizar cualquier análisis estadístico.

Con este ultimo punto es donde entendemos en esencia la importancia de la Normalidad. Las Pruebas de Normalidad lo que permiten es determinar este tipo de distribución de una serie de datos. Esto le permite al investigador comprobar, afirmar o rechazar sus Hipótesis.

La Normalidad entonces en una investigación nos permite determinar si aplicar pruebas parametricas o pruebas no parametricas a una serie de datos para confirmar o rechazar nuestras Hipótesis.

Pruebas de Normalidad

Las 2 Pruebas de Normalidad que mas se utilizan en una investigación son:

1. Prueba de Shapiro-Wilk:
   • La prueba de Shapiro-Wilk evalúa si una muestra de datos proviene de una distribución normal. La hipótesis nula (H0H0​) de esta prueba es que los datos siguen una distribución normal.
   • Si el valor p asociado con la prueba es menor que un umbral predefinido (a menudo 0.05), se rechaza la hipótesis nula, lo que sugiere que los datos no siguen una distribución normal.
2. Prueba de Kolmogorov-Smirnov:
   • La prueba de Kolmogorov-Smirnov también se utiliza para evaluar la normalidad de una muestra de datos.
   • Esta prueba compara la distribución empírica acumulativa de los datos con la distribución acumulativa esperada de una distribución normal. Si el valor p es menor que el umbral seleccionado, se rechaza la hipótesis nula de que los datos provienen de una distribución normal.

Es importante destacar que estas pruebas son sensibles al tamaño de la muestra, y en muestras grandes, pueden detectar desviaciones mínimas de la normalidad que pueden no tener relevancia práctica.

Espero que con esta explicación ya entiendas mas lo que son las Pruebas de Normalidad. Si deseas seguir aprendiendo, haz clic en cada uno de los tipos de Pruebas de Normalidad que encuentras arriba.