Saravá Cultural- Passo 1: Introduzir os dados
- Passo 2: Calcular valores reais vs. esperados da distribuição normal
- Etapa 3: Interpretar os resultados
O Teste de Kolmogorov-Smirnov é utilizado para determinar se uma amostra tem ou não uma distribuição normal.
Este teste é amplamente utilizado porque muitos testes e procedimentos estatísticos partem do pressuposto de que os dados têm uma distribuição normal.
O exemplo passo-a-passo a seguir mostra como realizar um teste Kolmogorov-Smirnov em um conjunto de dados de amostra no Excel.
Passo 1: Introduzir os dados
Primeiro, vamos introduzir os valores para um conjunto de dados com uma dimensão de amostra de n = 20:
Passo 2: Calcular valores reais vs. esperados da distribuição normal
De seguida, vamos calcular os valores reais versus os valores esperados da distribuição normal:
Eis a fórmula que utilizámos em várias células:
- B2 =ROW() - 1
- C2 : = B2 /COUNT( $A$2:$A$21 )
- D2 : =( B2 -1)/CONTAGEM( $A$2:$A$21 )
- E2 : =IF( C2 <1, NORM.S.INV( C2 ),"")
- F2 : =NORM.DIST( A2 , $J$1 , $J$2 , TRUE)
- G2 =ABS( F2 - D2 )
- J1 =MÉDIA( A2:A21 )
- J2 : =STDEV.S( A2:A21 )
- J4 : =MAX( G2:G21 )
Etapa 3: Interpretar os resultados
Um teste de Kolmogorov-Smirnov utiliza as seguintes hipóteses nula e alternativa:
- H 0 Os dados são normalmente distribuídos.
- H A Os dados não são normalmente distribuídos.
Para determinar se devemos rejeitar ou não rejeitar a hipótese nula, devemos consultar a Máximo na saída, que acaba por ser 0.10983 .
Este valor representa a diferença máxima absoluta entre os valores reais da nossa amostra e os valores esperados de uma distribuição normal.
Para determinar se este valor máximo é estatisticamente significativo, temos de consultar uma tabela de valores críticos de Kolmogorov-Smirnov e encontrar o número igual a n = 20 e α = .05.
O valor crítico é de 0.190 .
Uma vez que o nosso valor máximo não é superior a este valor crítico, não rejeitamos a hipótese nula.
Isto significa que podemos assumir que os dados da nossa amostra têm uma distribuição normal.