स्टेटा फॉरेक्स में परीक्षण सामान्यता

quot; मैं सामान्यतया के लिए अपने डेटा का परीक्षण कैसे करूँ? कई सांख्यिकीय परीक्षण और प्रक्रियाएं मानते हैं कि डेटा एक सामान्य वितरण (आंकड़ा 1) का अनुसरण करता है। उदाहरण के लिए, निम्न सभी सांख्यिकीय परीक्षण, आंकड़े, या विधियां मानते हैं कि डेटा सामान्य रूप से वितरित किया जाता है: टेप परीक्षण, ची-स्क्वायर परीक्षण, एफ परीक्षणों का विश्लेषण विचरण (एनोवा) कम से कम वर्गों के साथ पूर्वनिर्धारित परीक्षण 3 व्यक्तियों के नियंत्रण चार्ट - सिग्मा सीपी और सीपीके जैसी प्रक्रिया क्षमता सूचकांकों के लिए सामान्य सूत्रों को सामान्य तरीके मानने वाले सांख्यिकीय तरीकों को लागू करने से पहले आंकड़ों पर सामान्य परीक्षण का प्रदर्शन करना आवश्यक है (उपर्युक्त तरीकों में से कुछ हम सामान्य स्थिति के लिए अवशिष्ट जांच करते हैं)। हम इस परिकल्पना करते हैं कि हमारे डेटा सामान्य वितरण का अनुसरण करते हैं, और केवल इस परिकल्पना को अस्वीकार करते हैं अगर हमारे पास इसके विपरीत के लिए मजबूत सबूत हैं। हालाँकि आंकड़ों के हिस्टोग्राम के आधार पर डेटा की सामान्यता का आकलन करने के लिए प्रलोभन हो सकता है, यह सामान्य तौर पर नमूना आकार के साथ सामान्य रूप से परीक्षण करने के लिए एक उद्देश्य विधि नहीं है जो कि बहुत बड़ी नहीं हैं। छोटे नमूना आकार के साथ, हिस्टोग्राम के आकार को समझना मुश्किल है। इसके अलावा, हिस्टोग्राम का आकार हिस्टोग्राम बार की अंतराल की चौड़ाई को बदलकर महत्वपूर्ण रूप से बदल सकता है। आम संभावना की साजिश रचने का उपयोग निष्पादन से आकलन करने के लिए किया जा सकता है कि डेटा सामान्य वितरण से आता है, यहां तक ​​कि छोटे नमूना आकार के साथ भी। सामान्य संभावना भूखंड पर, सामान्य वितरण का पालन करने वाला डेटा रैखिक (एक सीधी रेखा) दिखाई देगा। उदाहरण के लिए, पहली सामान्य संभावना भूखंड (चित्रा 2) में एक सामान्य वितरण परिणामों से 30 डेटा बिंदुओं का यादृच्छिक नमूना। यहां, डेटा अंक सीधे रेखा के करीब आते हैं। दूसरी सामान्य संभावना भूखंड (चित्रा 3) उस डेटा को दिखाता है जो सामान्य वितरण से नहीं आता है। चित्रा 2: सामान्य संभावना का साजिश जो सामान्य वितरण को दर्शाता है चित्रा 3: गैर-सामान्य वितरण को दर्शाता सामान्य संभावना का साजिश गैर-सामान्य डेटा को संभालने के लिए कई तरीके उपलब्ध हैं और जब आवश्यक हो तो इसका इस्तेमाल किया जाना चाहिए। इस धारणा मान्य नहीं है, जब सामान्य वितरण मानते हैं जो तरीकों को लागू अक्सर गलत निष्कर्ष में परिणाम है एक बजट पर मिडी सिक्स सिग्मा क्वालिटी प्रोग्राम को कैसे उतारना शुरू करना है, इस पर श्वेत पत्र डाउनलोड करें। इंडिआना यूनिवर्सिटी IUScholarWorks Univariate विश्लेषण और सामान्य परीक्षण एसएएस, स्टेटा, और एसपीएसएस कीवर्ड का उपयोग: यूनिवर्सेट विश्लेषण, सामान्य जांच, एसएएस, स्टेटा, और एसपीएसएस अधिकार: कॉपीराइट 2018 इंडियाना विश्वविद्यालय के ट्रस्टियों द्वारा यह सामग्री क्रिएटिव कॉमन्स रोपण 3.0 Unported लाइसेंस (creativecommons. orglicensesby3.0) के तहत जारी की गई है। : वर्णनात्मक आंकड़े विश्लेषण करने वाले चर के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं माध्य, औसत, और मोड का मान एक प्रवृत्ति के मध्य प्रवृत्ति फैलाव के उपायों में विचरण, मानक विचलन, रेंज और इंटरकेंटाइल रेंज (आईक्यूआर) शामिल हैं। शोधकर्ता एक हिस्टोग्राम, स्टेम-एंड-लीफ प्लॉट, या बॉक्स प्लॉट को देख सकते हैं कि कैसे एक वैरिएबल वितरित किया जाता है। 13 13 सांख्यिकीय तरीके विभिन्न अंतर्निहित मान्यताओं पर आधारित हैं। एक आम धारणा यह है कि एक यादृच्छिक चर सामान्य रूप से वितरित किया जाता है। कई सांख्यिकीय विश्लेषणों में, सामान्य तौर पर किसी भी अनुभवजन्य साक्ष्य या परीक्षण के बिना सामान्य तौर पर माना जाता है। लेकिन कई सांख्यिकीय तरीकों में सामान्यता महत्वपूर्ण है। जब इस धारणा का उल्लंघन किया जाता है, व्याख्या और अनुमान विश्वसनीय नहीं हो सकता है या मान्य नहीं है। 13 13 टी-टेस्ट और एनोवा (विश्लेषण का विश्लेषण) समूह के तरीकों की तुलना करते हैं, ब्याज का एक चर मानते हुए एक सामान्य संभावना वितरण होता है। अन्यथा, इन विधियों का अर्थ बहुत अधिक नहीं है। चित्रा 1 मानक सामान्य संभावना वितरण और एक bimodal वितरण दिखाता है आप इन दो यादृच्छिक चर के साधनों की तुलना कैसे कर सकते हैं 13 13 परीक्षण सामान्यता (तालिका 1) के दो तरीके हैं। ग्राफ़िकल विधियों यादृच्छिक चर के वितरण या एक अनुभवजन्य वितरण और एक सैद्धांतिक वितरण (जैसे मानक सामान्य वितरण) के बीच अंतर को कल्पना करते हैं। संख्यात्मक तरीकों present13 सारांश आंकड़े जैसे कि तिरछा और कुत्रा, या सामान्य स्थिति के सांख्यिकीय परीक्षण का संचालन। ग्राफिकल विधियां सहज और व्याख्या करने में आसान हैं, जबकि संख्यात्मक तरीकों ने सामान्यता की जांच करने के उद्देश्य के तरीके प्रदान किए हैं। Dspace