Normality test

Nedenstående er en tilføjelse til vores kurser, som bruges i forbindelse med undervisning. Lær mere om Six Sigma på Six Sigma kursus. God fornøjelse!

En normality test er en statistisk metode, der bruges til at vurdere, om en given datasæt følger en normalfordeling eller en “normal” form for fordeling. En normalfordeling er en vigtig antagelse i mange statistiske metoder og modeller. Hvis dataene følger en normalfordeling, kan man bruge forskellige statistiske teknikker til at udføre mere pålidelige analyser og træffe mere præcise konklusioner.

Formålet med en normality test er at afgøre, om dataene er tilstrækkeligt tæt på en normalfordeling til at kunne bruge de pågældende statistiske metoder. Der er flere forskellige normality tests tilgængelige, men en af de mest almindelige er Shapiro-Wilk testen. Denne test beregner en teststatistik baseret på observationerne og sammenligner den med en forventet fordeling, der er normal. Testen genererer en p-værdi, der angiver sandsynligheden for at observere de observerede data, hvis de faktisk er taget fra en normalfordeling.

Normality tests kan udføres ved hjælp af forskellige statistiske softwareprogrammer eller programmeringssprog som R, Python eller Excel. Når det kommer til Excel, nævner du specifikt QI Macros. QI Macros er et kommercielt add-in til Excel, der tilbyder en bred vifte af værktøjer og funktioner til kvalitetsstyring og statistisk analyse, herunder normality testen.

For at udføre en normality test i QI Macros til Excel skal du have dine data indtastet i en kolonne i et regneark. Derefter kan du vælge de relevante data og køre normality testen ved at bruge QI Macros’ funktioner. Programmet vil beregne teststatistikken og generere en p-værdi, som du kan bruge til at afgøre, om dine data kan antages at være normalfordelte eller ej.

Her er et eksempel: Lad os sige, at du har en række observationer af højder for en given befolkning. Du indtaster disse data i en kolonne i Excel og bruger QI Macros’ normality testfunktion til at udføre Shapiro-Wilk testen. Resultatet er en p-værdi på 0,04, hvilket er mindre end det almindeligt anvendte signifikansniveau på 0,05. Dette indikerer, at der er tilstrækkelige beviser for at afvise nulhypotesen om normalfordeling, og du kan konkludere, at dine højdedata ikke følger en normalfordeling.

Det er vigtigt at bemærke, at normality tests kun giver en indikation af, om dataene kan antages at være normalfordelte eller ej. Det betyder ikke nødvendigvis, at dataene er eller ikke er normalfordelte. Desuden er det vigtigt at overveje, omkringliggende faktorer og kontekst, når man tolker resultaterne af en normality test. Lær mere på six sigma kursus.