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Rosa García Bellido, José González Such y Jesús M. Jornet 2010

SPSS: Pruebas no Paramétricas: Kolmogorov-Smirnov

Objetivos

En esta unidad nos centraremos en la prueba no paramétrica de Kolomogorov-Smirnov (conocida como K-S), para medir la concordancia entre una distribución empírica y una distribución teórica específica.

Kolmogorov-Smirnov

La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra es un procedimiento de "bondad de ajuste", que permite medir el grado de concordancia existente entre la distribución de un conjunto de datos y una distribución teórica específica. Su objetivo es señalar si los datos provienen de una población que tiene la distribución teórica especificada, es decir, contrasta si las observaciones podrían razonablemente proceder de la distribución especificada.

Ejemplo. Muchas pruebas paramétricas requieren que las variables se distribuyan de forma normal. La prueba de Kolmogorov-Smirnov para una muestra se puede utilizar para comprobar si una variable (por ejemplo notas) se distribuye normalmente.

Estadísticos. Media, desviación típica, mínimo, máximo, número de casos no perdidos y cuartiles. Seleccionar:

    • Analizar…
      • Pruebas no paramétricas…
        • K-S de 1 muestra...

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Se pueden seleccionar una o más variables de contraste numéricas. Cada variable genera una prueba independiente. En nuestro caso vamos a seleccionar t para realizar la prueba.

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Si lo deseas, puedes pulsar en Opciones para obtener estadísticos descriptivos, cuartiles y controlar el tratamiento de los datos perdidos.

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Pulsamos aceptar……

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Comprobamos el nivel de significación, si es menor que 0.05 la distribución no es normal, si es mayor que 0.05 la distribución es normal.

En este caso la distribución es normal (nivel de significación 0.904).

Recursos

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Material adaptado de Tutorial SPSS15

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© Innovamide, Universitat de València email jose.gonzalez@uv.es Mod: 27 marzo 2012 19:34  documentacion wiki traza de la pagina Editar