Проверка нормальности распределения результативного признака

Дисперсионный анализ относится к группе параметрических методов и поэтому его следует применять только тогда, когда известно илидоказано, что распределение признака является нормальным (Суходольский Г.В., 1972; Шеффе Г., 1980 и др.). Строго говоря, перед тем, как применять дисперсионный анализ, мы должны убедиться в нормальности распределения результативного признака. Нормальность распределения результативного признака можно проверить путем расчета показателей асимметрии и эксцесса и сопоставления их с критическими значениями (Пустыльник Е.И., 1968* Плохинский Н.А., 1970 и др.).

Произведем необходимые расчеты на примере параграфа 8.3, в котором анализируется длительность мышечного волевого усилия.

Действовать будем по следующему алгоритму:

а) определим показатели асимметрии и эксцесса по формулам Н.А. Плохинского и сопоставим их с критическими значениями, указанными Н.А. Плохинским;

б) рассчитаем критические значения показателей асимметрии и эксцесса по формулам Е.И. Пустыльника и сопоставим с ними эмпирические значения;

в) если эмпирические значения показателей окажутся ниже критических, сделаем вывод о том, что распределение признака не отличается от нормального.

Таблица 7.1

Вычисление показателей асимметрии и эксцесса по показателю длительности попыток решения анаграмм

№	х_i	(х_{i –})	(х_{i –})²	(х_{i –})³	(х_{i –})⁴
		0,94	0,884	0.831	0,781
		2,94	8,644	25,412	74,712
		1.94	3,764	7,301	14,165
		-1,06	1,124	-1,191	1,262
		-0.06	0,004	-0,000	0,000
		0,94	0,884	0,831	0,781
		-2,06	4,244	-8.742	18,009
		-0,06	0,004	-0,000	0,000
		4,94	24,404	120,554	595,536
		3,94	15,524	61,163	240,982
И		-2,06	4,244	-8,742	18,009
		-3.06	9,364	-28,653	87,677
		-0.06	0,004	-0,000	0,000
		-0,06	0.004	-0,000	0,000
		-5,06	25,604	-129,554	655,544
		-2,06	4,244	-8,742	18,009
Суммы			102,944	30,468	1725,467

Для расчетов в Табл. 7.1 необходимо сначала определить среднюю арифметическую по формуле:

где х_i - каждое наблюдаемое значение признака;

n - количество наблюдений. В данном случае:

Стандартное отклонение (сигма) вычисляется по формуле:

где х_i - каждое наблюдаемое значение признака; _– среднее значение (среднее арифметическое); n - количество наблюдений. В данном случае:

Показатели асимметрии и эксцесса с их ошибками репрезентативности определяются по следующим формулам:

где (х_i_–) - центральные отклонения;

σ - стандартное отклонение;

п - количество испытуемых. В данном случае:

Показатели асимметрии и эксцесса свидетельствуют о достоверном отличии эмпирических распределений от нормального в том случае, если они превышают по абсолютной величине свою ошибку репрезентативности в 3 и более раз:

Мы видим, что оба показателя не превышают в три раза свою ошибку репрезентативности, из чего мы можем заключить, что распределение данного признака не отличается от нормального.

Теперь произведем проверку по формулам Е.И. Пустыльника. Рассчитаем критические значения для показателей А и Е:

Итак, оба варианта проверки, по Н.А. Плохинскому и по Е.И. Пустыльнику, дают один и тот же результат: распределение результативного признака в данном примере не отличается от нормального распределения.

Можно выбрать любой из двух предложенных вариантов проверки и придерживаться его. При больших объемах выборки, по-видимому, стоит производить расчет первичных статистик (оценок параметров) на ЭВМ.