Dieser Leitfaden beschreibt einige Methoden zur Beurteilung der Anpassung einer Normalverteilung an eine stetige Variable. Optionen zur Anpassung und Beurteilung der Anpassung anderer nicht-normalverteilter Verteilungen finden Sie im Leitfaden „Anpassung von Verteilungen“ .
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Datentabelle „Analysieren“ > „Verteilung“ .
- Wählen Sie unter Spalten auswählen eine oder mehrere stetige Variablen aus und klicken Sie auf Y, Spalten .
- Klicken Sie auf OK , um ein Histogramm zu generieren (in diesem Beispiel wurde „Nur Histogramm“ ausgewählt).
Car Physical Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Fahrzeugphysikdaten.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Normales Quantildiagramm
Klicken Sie auf das rote Dreieck für die Variable und wählen Sie Normal Quantil Plot aus.
Wenn die Daten annähernd einer Geraden folgen (Fettpen-Test), können wir davon ausgehen, dass sie sich hinreichend gut durch eine Normalverteilung beschreiben lassen. In diesem Beispiel würden wir also schlussfolgern, dass die Verteilung annähernd normal ist.
Anpassung einer Normalverteilung
- Wählen Sie für die Variable im unteren roten Dreieck „Kontinuierliche Anpassung“ > „Normale anpassen“ .
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Klicken Sie in der resultierenden Ausgabe auf das rote Dreieck für angepasste Normalverteilung und wählen Sie Güte der Anpassung .
Um zu prüfen, ob die Normalverteilung gut zu den Daten passt, wurden zwei Anpassungstests durchgeführt (Shapiro-Wilk- und Anderson-Darling-Test). Beide Tests ergaben hohe p-Werte, was darauf hindeutet, dass es keine statistischen Belege dafür gibt, dass die Normalverteilung nicht gut zu den Daten passt.
Weitere Informationen finden Sie unter „Grundlagenanalyse > Verteilungen > Optionen für stetige Variablen > Normal-Quantil-Diagramm“ und „Grundlagenanalyse > Verteilungen > Optionen für stetige Variablen > Verteilungen anpassen“ in der JMP-Hilfe .
