آزمون شاپیرو-ویلک (Shapiro-Wilk Test)

آزمون شاپیرو-ویلک (Shapiro-Wilk Test)

آزمون شاپیرو-ویلک (Shapiro-Wilk Test) یکی از آزمون‌های آماری است که برای بررسی نرمال بودن توزیع داده‌ها به کار می‌رود. این آزمون به ویژه برای نمونه‌های کوچک و متوسط (معمولاً کمتر از 50) مناسب است و می‌تواند به محققان کمک کند تا تعیین کنند که آیا داده‌هایشان از توزیع نرمال پیروی می‌کنند یا خیر.

1. فرضیات آزمون

  • فرض صفر (H0): داده‌ها از توزیع نرمال پیروی می‌کنند.
  • فرض جایگزین (H1): داده‌ها از توزیع نرمال پیروی نمی‌کنند.

2. نحوه انجام آزمون

مراحل انجام آزمون شاپیرو-ویلک:

  1. جمع‌آوری داده‌ها: داده‌های خود را جمع‌آوری کنید و آنها را در یک مجموعه قرار دهید.
  2. محاسبه آماره آزمون: آماره آزمون شاپیرو-ویلک با استفاده از فرمول خاصی محاسبه می‌شود که شامل محاسبه میانگین و واریانس داده‌ها است. این محاسبات به طور خودکار در نرم‌افزارهای آماری انجام می‌شود.
  3. محاسبه p-value: پس از محاسبه آماره آزمون، p-value مربوط به آزمون نیز محاسبه می‌شود.
  4. تفسیر نتایج:
    • اگر p-value کمتر از سطح معنی‌داری (معمولاً 0.05) باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه‌گیری می‌شود که داده‌ها نرمال نیستند.
    • اگر p-value بیشتر از 0.05 باشد، نمی‌توان فرض صفر را رد کرد و نتیجه‌گیری می‌شود که داده‌ها ممکن است نرمال باشند.

3. نرم‌افزارهای آماری

آزمون شاپیرو-ویلک به راحتی در نرم‌افزارهای آماری مختلف قابل انجام است، از جمله:

  • R: با استفاده از تابع shapiro.test()
  • Python: با استفاده از کتابخانه‌های scipy (تابع scipy.stats.shapiro())
  • SPSS: از منوی Analyze و سپس Descriptive Statistics و در نهایت Explore استفاده کنید.
  • Minitab: از منوی Stat و سپس Basic Statistics و در نهایت Normality Test استفاده کنید.

4. مثال

فرض کنید شما داده‌های زیر را دارید: [2.3, 2.5, 2.1, 2.4, 2.6, 2.2, 2.3, 2.5, 2.4, 2.1]

  1. محاسبه p-value: با استفاده از نرم‌افزار آماری، آزمون شاپیرو-ویلک را انجام دهید.
  2. تفسیر نتایج:
    • اگر p-value = 0.07 باشد، فرض صفر رد نمی‌شود و می‌توان نتیجه گرفت که داده‌ها ممکن است نرمال باشند.
    • اگر p-value = 0.02 باشد، فرض صفر رد می‌شود و نتیجه‌گیری می‌شود که داده‌ها نرمال نیستند.

5. نکات مهم

  • حساسیت به اندازه نمونه: آزمون شاپیرو-ویلک به اندازه نمونه حساس است. با افزایش اندازه نمونه، حتی انحرافات کوچک از نرمال بودن نیز ممکن است معنی‌دار شوند.
  • توزیع‌های غیر نرمال: اگر داده‌ها نرمال نیستند، ممکن است نیاز به استفاده از روش‌های آماری غیر پارامتریک یا تبدیل داده‌ها داشته باشید.

آزمون شاپیرو-ویلک ابزاری مفید برای تحلیل‌های آماری است و می‌تواند به محققان کمک کند تا درک بهتری از توزیع داده‌های خود داشته باشند.

استفاده از این آزمون‌ها و نمودارها به شما کمک می‌کند تا به درک بهتری از توزیع داده‌های خود برسید و تصمیمات بهتری در تحلیل‌های آماری خود بگیرید.


 دانلود کتاب آموزش تصویری نمونه گیری با SPSS Sample Power (برای اولین بار در ایران)

خواهشمند است، نظر خودتان را در پایان نوشته در سایت https://rava20.ir مرقوم نمایید. همین نظرات و پیشنهاد های شما باعث پیشرفت سایت می گردد. با تشکر 

پیشنهاد می شود مطالب زیر را هم در سایت روا 20 مطالعه نمایید:

حجم نمونه  برای  تحلیل رگرسیون ( Logistic )درIBM SPSS Sample power

حجم نمونه  برای  تحلیل واریانس ( ANOVA)درIBM SPSS Sample power

تعیین حجم نمونه بر اساس پارامتر همبستگی (correlations ) درIBM SPSS Sample power

نحوه بازیابی اسناد در ورد

نظر سنجی قهرمان لیک برتر

هویت اجتماعی: مفهوم، عوامل تشکیل‌دهنده و اثرات آن

عصبانی‌ترین استان‌های ایران کدامند

رهبری معنوی: نیروی تحول‌بخش در سازمان‌ها

سفارش تحلیل داده های آماری برای پایان نامه و مقاله نویسی تحلیل داده های آماری شما با نرم افزارهای کمی و کیفی ،مناسب ترین قیمت و کیفیت عالی انجام می گیرد. نرم افزار های کمی: SPSS- PLS – Amos نرم افزارهای کیفی: Maxquda- NVivo تعیین حجم نمونه با:Spss samplepower Mobile : 09143444846 09143444846 Telegram: https://t.me/RAVA2020 E-mail: abazizi1392@gmail.com

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *