(Tenga en cuenta que esta nueva versión 28-06-2018 admite Por grupos. De lo contrario, es lo mismo que antes).
JMP proporciona la prueba de Shapiro-Wilk en la plataforma de distribución para una desviación de una distribución normal. Se ha demostrado que esta prueba es más poderosa que las pruebas alternativas, incluida la prueba de Anderson-Darling (1). (Tenga en cuenta que todas estas pruebas tienen poca potencia con muestras pequeñas). Aún así, es posible que tenga un precedente para usar la prueba AD para la normalidad, por lo que este complemento la implementa. La prueba estima la media y la desviación estándar de la distribución normal por defecto. En cambio, cualquiera de estos parámetros puede especificarse si se conoce para una prueba contra una distribución normal particular. Los resultados de la prueba se adjuntan a una plataforma de distribución.
Simplemente abra el archivo del complemento para registrarlo con JMP antes de usarlo. Luego, abra la tabla de datos con la columna de datos a probar y seleccione Complementos > Prueba de normalidad de Anderson-Darling . Seleccione la columna de datos y haga clic en Y, Respuesta . Opcionalmente, seleccione la columna con los identificadores de grupo y haga clic en Por . Si se conoce la media, seleccione el Conocido botón de radio para el Significar e introduzca el valor en el cuadro proporcionado. Lo mismo es cierto para la desviación estándar.
Hacer clic DE ACUERDO . Aparecerá brevemente una ventana de alerta para cada muestra. El pag -valor para el estadístico de prueba A cuadrado se calcula mediante una simulación de Monte Carlo de 100.000 muestras bajo la hipótesis nula.
El informe de la prueba se ve en la parte inferior de la ventana. Se informan las estadísticas de la prueba A cuadrada y A cuadrada ajustada. El aproximado pag -valor para la segunda estadística de prueba se calcula a partir de un conjunto de cuatro funciones de interpolación (2).
Nota que una versión anterior (antes del 5 de junio de 2014) de esta prueba como script calculó el pag -valor para un cuadrado incorrectamente y no debe usarse. Reemplace esa versión con este complemento si descargó la versión antes de que la corrección estuviera disponible.
Referencias
(1) Razali, Normadiah Modh y Yap Bee Wah (2011) Comparaciones de potencia de las pruebas de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov, Lilliefors y Anderson-Darling , Revista de análisis y modelado estadístico, 2 (1)21-33.
(2 ) BR D'Augostino y MA Stephens, Ed., 1986, Técnicas de bondad de ajuste , Marcel Dekker.
¡Gracias Marcos! En realidad, esto es bastante útil para aquellos de nosotros que hemos trabajado en la industria de dispositivos médicos, donde siempre realizamos estas pruebas de normalidad... A menudo optamos por la estadística de prueba AD (y el valor p asociado), ya que se implementa de manera predeterminada en Minitab (y Minitab se usa más comúnmente en estas compañías de dispositivos).
Hola Mark,
Notamos que, al guardar los resultados en la tabla de datos, JMP solo escribe la distribución (dejando de lado la prueba de AD).
¿Alguna idea de cómo arreglarlo?
Gracias.
Hola @FN , estoy incluyendo la mención a @Mark_Bailey aquí en caso de que no haya visto tu publicación.Desafortunadamente, no podemos comprometernos a mantener los complementos indefinidamente, pero afortunadamente los clientes identificaron la necesidad de la prueba AD y la incorporaron en JMP 15. Sugeriré usar esa prueba incorporada de Anderson Darling en Ajuste continuo > Ajuste normal Distribución > Bondad de ajuste.Puede ver que la acción programada "Ajuste normal (bondad de ajuste (1))" captura el resultado de la prueba SW y AD en JMP.
@PatrickGiuliano , gracias por el ping. Primero, las plataformas JMP NO guardan ninguna personalización realizada mediante scripts. Sólo capturan los cambios realizados de forma interactiva a través de los menús del triángulo rojo o la manipulación directa (por ejemplo, cambiar las dimensiones del marco de la trama). En segundo lugar, este complemento ya no es necesario, ya que @PatrickGiuliano explicado.
