תוֹכֶן
כמה צעדים בחיים האמיתיים יש דפוס הפצה מזכיר עקומת פעמון, הידוע בכינויו חלוקה רגילה, או עקומה gaussian. לדוגמה, IQ יש תפוצה נורמלית. לחלופין, אם אתה להעיף מטבע מאה פעמים, המספר הצפוי להכות את הפנים לאחר התפלגות נורמלית. הלוגריתם של המשקל האנושי והגובה ברגל גם עוקב אחר אותה התפלגות (הנקראת בדרך כלל לוג-נורמלי).
ביישומים סטטיסטיים רבים (כגון בקרת איכות או ניתוח שגיאות), ההפצה נלקחת כרגיל. עם זאת, זה משהו שתמיד צריך להיות מאומת, או ניתוח יהיה שגוי.
ההנחיות הבאות מתארות שיטה קלה לאי-סטטיסטיקאים לקבוע אם חלוקה היא פחות או יותר נורמלית.
הוראות
-
השתמש במדגם אקראי גדול מספיק עבור הבדיקה הרגילה. כדי לוודא שההפצה היא רגילה, עליך לכלול לפחות 50 נקודות נתונים.
-
חישוב ממוצע, חציון, טווח וסטיית תקן של המדגם. התקשר למספרים M, Me, A ו- D, בהתאמה.
-
ודא כי הממוצע והחציון קרובים יחסית לטווח המדגם. קרבה זו היא יחסית, אך תקן טוב לשימוש הוא אם ההפרש בין הממוצע לחציון הוא לכל היותר 1% מהטווח.
אחד המאפיינים של התפלגות נורמלית הוא שהוא סימטרי, כלומר הממוצע והחציון זהים. אם המדגם האקראי שלך מגיע מאוכלוסייה שבה יש לה התפלגות נורמלית, אז הממוצע והחציון צריך להיות קרוב.
-
השתמש סטיית תקן לבדוק את כלל 68-95-99.7. בהתפלגות נורמלית, 68% מהנתונים הם סטיית תקן אחת של הממוצע, 95% עד שתי סטיות תקן ו -99.7% ל -3 סטיות תקן.
-
אם התוצאות של הוראות 3 ו -4 חיוביות, אזי יש סיכוי טוב שההפצה תהיה נורמלית.
-
סטטיסטיקאים ואנליסטים נתונים משתמשים במבחנים מתמטיים חזקים יותר, כגון המבחנים של קולמוגורוב-סמירנוב, אנדרסון-דרלינג ושפירו-ווילק, שכותרתם עם שמות הממציאים שלהם.
אתה יכול לקנות יישומים לרוץ עם Excel על מנת לבצע בדיקות קפדניות יותר. Analyse-it (analyse-it.com/download) הוא 30 יום יישום תואם Excel הבדיקה שמבצעת בדיקות חלוקה נורמלי, כמו גם חישובים סטטיסטיים אחרים.
