En la entrada anterior de la categoría Jamovi, vimos la manera matemática o numérica de determinar si los datos de una variable dependiente sigue una distribución normal a través de la asimetría, la curtosis y el test de Shapiro-Wilk. Puedes hacer clic en el siguiente botón para acceder y repasar el procedimiento matemático para evaluar la distribución de las variables dependientes con Jamovi.
Dentro de lo que podemos denominar "pruebas observacionales", es decir, el procedimiento de ver la distribución de los datos y comprobar su normalidad; podemos observar tres gráficos distintos que ofrecen información muy similar: la curva de distribución, el diagrama de caja y bigotes (box plot en inglés) y el gráfico Q-Q.
Curva de distribución
Para obtener la curva de distribución de una variable dependiente en Jamovi debemos ir al menú Análisis. A continuación, pulsaremos sobre el icono Exploración y después sobre la opción Descriptivas.
En este punto, debemos introducir las variables dependientes objeto de estudio (en el ejemplo de la ilustración de abajo tiene el nombre de Var1). Ahora, iremos a la opción de Gráficos y en la sección de Histogramas haremos clic en la casilla Densidad.
El gráfico se mostrará en la ventana derecha. Simplemente debemos comparar la curva con una curva normal estandarizada y ver si hay diferencias o similitudes como para poder determinar que la variable sigue una distribución normal.
Diagrama box plot
Para obtener el diagrama de caja y bigotes (box plot en inglés) de una variable dependiente en Jamovi debemos ir al menú Análisis. A continuación, pulsaremos sobre el icono Exploración y después sobre Descriptivas.
En este punto, debemos introducir las variables dependientes objeto de estudio (en el ejemplo de la ilustración de abajo tiene el nombre de Var1). Ahora, iremos a la opción de Gráficos y en la sección de Diagrama de cajas haremos clic en la casilla Diagrama de caja. Por defecto, también se etiquetarán los valores atípicos.
El gráfico se mostrará en la ventana derecha. Simplemente debemos comparar la distribución de la caja y del valor de la mediana (línea negra horizontal) con un box plot modelo que sea simétrico. En esencia, cuanto más centrado esté la mediana y los bigotes sean similares tanto arriba como abajo, la distribución de los datos se asemejará mucho más a la curva normal.
Diagrama Q-Q
Para obtener el diagrama Q-Q de una variable dependiente en Jamovi debemos ir al menú Análisis. A continuación, pulsaremos sobre el icono Exploración y después sobre la opción Descriptivas.
En este punto, debemos introducir las variables dependientes objeto de estudio (en el ejemplo de la ilustración de abajo tiene el nombre de Var1). Ahora, iremos a la opción de Gráficos y en la sección de Gráficas Q-Q habilitaremos la casilla Q-Q.
El gráfico se mostrará en la ventana derecha. Simplemente debemos comparar que los puntos (que corresponden con los valores de la variable) queden lo más cerca posible a la línea diagonal. De esta manera, si se ajustan lo más cerca posible a dicha línea y no hay ningún valor fuera de la misma, podemos confirmar que los datos de esta variable dependiente se ajustan a una distribución normal.
Estudio numérico de la distribución de los datos
Todas estas observaciones se deben cotejar con las pruebas matemáticas vistas en la entrada anterior: cálculo de los valores tipificados de la asimetría, curtosis y prueba Shapiro-Wilk. Para conocer cómo se realizan estos procedimientos, haz clic en el siguiente botón:
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