Tengo respuestas en la escala likert (calificación de 1 a 5) de 20 encuestados para un conjunto de 25 preguntas. Eso significa que cada encuestado ha respondido a 25 preguntas (con una calificación de 1 a 5). Si necesito comprobar la distribución normal de las 25 preguntas juntas para un encuestado en particular, ¿cómo lo hago?
Si por "juntos" te refieres a la suma de las 25 preguntas, entonces la suma aún no puede ser exactamente normal, porque sigue siendo discreto. Pero podría estar lo suficientemente cerca de lo normal como para que todo funcione bien.
En lugar de una prueba de normalidad (que dependen en gran medida del tamaño de la muestra), yo miraría el gráfico de cuantiles normales, disponible en R con la función qqnorm.
Para el SPSS a través de la interfaz GUI si va a Analyze -> Descriptive Statistics -> QQ-plots se puede obtener un gráfico QQ de lo observado frente a varias distribuciones teóricas. Compruebe el EXAMINE en la ayuda para pruebas de normalidad como Shapiro-Wilks y KS.
El gráfico QQ indica que los datos tienen una distribución normal, pero cuando realizamos la prueba de Shapiro Wilks o Konglomerov, el valor P es superior a 0,05. ¿Cuál podría ser la razón de la contradicción?
Analyze // Nonparametric // Legacy dialogs // 1- Sample KSBueno, pensé que esta respuesta de una sola línea sería suficiente. Bien, esta opción realiza una prueba de normalidad KS (Kolmogorov-Smirnov). Esencialmente hace lo mismo que la prueba de Shapiro-Wilk mencionada anteriormente. Si necesita los pros y los contras de ambas pruebas, la wikipedia podría dar una buena respuesta.
En muchos casos, las escalas de Likert están sesgadas, ya que la gente tiende a decir "sí" si los datos son de Estados Unidos. Así que probablemente estandarice cada variable Likert restando la media y dividiendo por la desviación estándar. A continuación, puede realizar la prueba KS con las variables transformadas.
La asimetría ya se puede detectar mirando los descriptivos.
Gracias. La referencia al SPSS estaba enterrada en un comentario a otra respuesta. Añadiré la spss etiqueta a este hilo.
Si el resultado toma valores en {1,2,3,4,5}, entonces claramente no es normal porque es una variable discreta. Si a pesar de esto quieres utilizar una aproximación normal, en R podrías utilizar la prueba de normalidad de Shapiro-Wilk
x = rnorm(100,10,3)
shapiro.test(x)y quizás rechazar a un nivel de 0,05.
Espero que esto ayude.
Mis mejores deseos.
Oye, gracias por tu sugerencia. Pero también podría haber una forma de comprobarlo en el SPSS, ¿no?
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t-testPuede que le interese este hilo relacionado: Diferencias de grupo en un ítem Likert de cinco puntos .