Jamovi | Estudio de la distribución normal

Para realizar adecuadamente algunas pruebas estadísticas, las variables dependientes deben seguir una distribución normal, es decir, que se asemeje a una campana de Gauss, puesto que de esta forma podemos asegurar que los datos tienen unas propiedades específicas "compatibles" con algunos test estadísticos.

Desde el programa Jamovi es muy sencillo realizar la comprobación de la distribución normal. Para ello, analizaremos tres propiedades: la asimetría, la curtosis y la significatividad de la prueba Shapiro-Wilk. En esta entrada solamente nos centraremos en la realización de las pruebas sin entrar en detalle en explicaciones más profundas. 

  

Estudio de la asimetría y curtosis

Para analizar la asimetría y curtosis debemos ir al menú Análisis, Exploración y Descriptivas. A continuación, introduciremos las variables dependientes objeto de estudio en la ventana Variables. Después, haremos clic en Estadísticas y seleccionaremos Asimetría y Curtosis, en la categoría de Distribución, tal y como se muestra en la siguiente ilustración. Ahora simplemente debemos mirar la tabla de resultados de la parte derecha.

En este caso, debemos hacer una operación externa para interpretar ambos resultados. En concreto, debemos calcular una medida z tipificada (z-score en inglés) para ambas características. Para ello, debemos dividir el valor de la asimetría entre su error estándar y hacer lo mismo con el valor de la curtosis y su error estándar.

• Si el valor z es menor [en asimetría y curtosis] al valor absoluto de 1,96, entonces no hay significación estadística y podemos asumir que los datos de las variables se distribuyen normalmente.

• Si, por el contrario, el valor z es mayor al valor absoluto de 1,96, entonces hay significación estadística y significa que la distribución no es normal. 

En el ejemplo de la ilustración, como ambas medidas z son menores a |1,96| podemos asumir que la variable 1 sigue una distribución normal. 

El test de Shapiro-Wilk

Además del estudio de la asimetría y curtosis, debemos realizar un test para verificar la distribución normal. En concreto, Jamovi nos ofrece la posibilidad de realizar el test de Shapiro-Wilk: el estadístico W junto con su nivel de significatividad o p-valor. Para ello, simplemente iremos a Análisis, Exploración y Descriptivas, introduciremos las variables dependientes objeto de estudio en su lugar correspondiente y en Estadísticos haremos clic en Shapiro-Wilk en la categoría de Normalidad, tal y como se muestra en la siguiente ilustración.

A continuación, miraremos los resultados de la significatividad (p-valor) de la prueba:

• Si el valor p de esta prueba es superior a 0,050 (p > 0,050); no hay significatividad y los datos se distribuyen normalmente.

• Si por el contario, el valor p de esta prueba es inferior a 0,050 (p < 0,050); hay significatividad y los datos no se distribuyen normalmente. 

En el ejemplo de la ilustración, como el p-valor es superior a 0,050 podemos asumir que la variable 1 sigue una distribución normal, confirmando la misma distribución hallada en el estudio de la asimetría y curtosis.

En otros programas estadísticos (como por ejemplo SPSS) se puede realizar otra prueba similar denominada Kolmogorov-Smirnov. Como ya se ha visto en entradas anteriores relativas al programa SPSS, esta prueba se realiza cuando la base de datos tiene más de 50 participantes. 

Seguir aprendiendo

Existe otra forma más subjetiva de analizar la distribución de las variables dependientes a través de distintos gráficos. Haz clic en el siguiente botón para conocer cómo dibujar la curva de los datos objeto de estudio, cómo hacer un gráfico box plot y cómo hacer e interpretar un gráfico Q-Q:

Jacob Sierra Díaz y Alti