Cómo probar si tu información está normalmente distribuida con SPSS

Escrito por Steve Gregory ; última actualización: February 01, 2018
Los investigadores, científicos y estudiantes son algunas de las personas que utilizan SPSS.

El programa de Paquete Estadístico para Ciencias Sociales (SPSS, por sus siglas en inglés) es una potente aplicación que permite a los usuarios realizar encuestas, análisis complejos y pruebas estadísticas. Sin embargo, si deseas llevar a cabo las pruebas estadísticas, primero tendrás que probar los datos para determinar si tienen una distribución normal. Esto implica que no estén llenos de anomalías que pueden crear resultados inexactos. Afortunadamente, SPSS tiene opciones integradas a las que puedes tener acceso para determinar si los datos son normales.

Abre el archivo SPSS que contiene los datos a evaluar, y haz clic en "Analizar" en la barra de menú.

Selecciona "Servicios descriptivos" en el menú desplegable y, a continuación, selecciona "Explorar". La ventana emergente de exploración se abrirá.

Haz clic en la variable cuya distribución normal deseas probar, en el cuadro en el costado derecho de la ventana, y luego arrástrala al cuadro de "Lista de dependencias" en el lado derecho.

Haz clic en el botón "Estadísticas" en la esquina superior derecha para abrir la ventana emergente de Estadística. No realices cambios a las opciones que se muestran, y haz clic en el botón "Continuar".

Haz clic en el botón "Gráficos" en la ventana de exploración. La ventana de gráficos se abrirá. Selecciona "Ninguno" en la sección "Diagramas de caja", y anula la selección de todas las opciones en la sección "Descriptivo".

Selecciona la opción "Gráficas con pruebas de normalidad" y haz clic en "Continuar". Haz clic en "Aceptar" y la ventana de resultados se abrirá automáticamente. En esta ventana aparecerán los resultados de la prueba.

Revisa los resultados de la sección "Pruebas de Normalidad" para determinar si los datos se distribuyen normalmente. El cuadro muestra dos resultados: la prueba de Kolmogorov-Smirnov y la prueba de Shapiro-Wilk. La prueba de Kolmogorov-Smirnov se utiliza para probar los conjuntos de datos grandes, mientras que la prueba de Shapiro-Wilk es más apropiada para una muestra más pequeña, como 50 números o menos. Si la columna "Sig" de cualquiera de las pruebas es superior a 0,05, los datos se distribuyen normalmente.

Sobre el autor

An avid technology enthusiast, Steve Gregory has been writing professionally since 2002. With more than 10 years of experience as a network administrator, Gregory holds an Information Management certificate from the University of Maryland and is pursuing MCSE certification. His work has appeared in numerous online publications, including Chron and GlobalPost.

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