PofoliaPofolia ile paylaşıldı

Restorative Dentistry & Endodontics· 2013Q2

Klinik Araştırmacılar İçin İstatistik Notları: Normal Dağılımın (2) Çarpıklık ve Basıklık Kullanılarak Değerlendirilmesi

Statistical notes for clinical researchers: assessing normal distribution (2) using skewness and kurtosis

Hae‐Yeong Kim

Kısa özet

Çarpıklık ve basıklık, hem küçük hem de büyük örneklem boyutlarında veri normalliğini değerlendirmek için daha güvenilir bir yöntem sunar; bunun aksine gözle muayene ve resmi normallik testlerinin sınırlamaları vardır.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Normallik için gözle muayene testleri n > 50 için kullanışlıdır ancak küçük örneklemler için uygun değildir.
  • Resmi normallik testleri (Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov) küçükten orta büyüklüğe kadar olan örneklemler (n < 300) için uygundur ancak büyük örneklemler için güvenilmez olabilir.
  • Çarpıklık (asimetri) ve basıklık (zirveleşme) hem küçük hem de büyük örneklem boyutlarında normalliğin daha tutarlı bir değerlendirmesini sağlar.
  • İstatistik paketleri genellikle çarpıklık ve basıklık değerlerini standart hatalarıyla birlikte sunar.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

As discussed in the previous statistical notes, although many statistical methods have been proposed to test normality of data in various ways, there is no current gold standard method. The eyeball test may be useful for medium to large sized (e.g., n > 50) samples, however may not useful for small samples. The formal normality tests including Shapiro-Wilk test and Kolmogorov-Smirnov test may be used from small to medium sized samples (e.g., n < 300), but may be unreliable for large samples. Moreover we may be confused because ‘eyeball test’ and ‘formal normality test’ may show incompatible results for the same data. To resolve the problem, another method of assessing normality using skewness and kurtosis of the distribution may be used, which may be relatively correct in both small samples and large samples. 1) Skewness and kurtosis Skewness is a measure of the asymmetry and kurtosis is a measure of ’peakedness’ of a distribution. Most statistical packages give you values of skewness and kurtosis as well as their standard errors.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Restorative Dentistry & Endodontics, 2013 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: İstatistik ve Olasılık

Statistics and ProbabilityMathematics