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Estatística de dados

Verificação de normalidade online

Metade das fórmulas da estatística pressupõe que os dados são normais, e quase ninguém verifica. Esta página verifica: ela mede o quanto a assimetria e a curtose da sua coluna se afastam do que uma distribuição normal produziria e informa se a diferença é maior do que o acaso explica.

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Esta página não tem lado servidor nenhum. A tabela colada é processada por JavaScript dentro do seu próprio navegador, o gráfico é desenhado num elemento canvas da sua máquina e o arquivo de exportação é montado localmente. Nada é enviado, armazenado ou gravado em qualquer log. Você pode desconectar a rede depois que a página carregar e tudo continuará funcionando — é a forma mais simples de verificar você mesmo.

Fatos e limites do método

Teste Jarque–Bera, baseado em assimetria e curtose em excesso
Estatística JB = n/6 · (S² + K²/4)
Distribuição de referência Qui-quadrado com 2 graus de liberdade
Valor p Cauda direita exata pela função gama incompleta
Limiar do veredito p acima de 0,05 significa que os dados são compatíveis com normalidade
Linhas mínimas 4, e de forma confiável a partir de cerca de 30

Quando induz ao erro

Como é calculado

A assimetria mede a falta de simetria e a curtose em excesso mede o peso das caudas. Uma distribuição normal tem zero nas duas, então o teste combina ambas numa única estatística que cresce quando qualquer uma se afasta de zero, ponderada pelo tamanho da amostra.

Essa estatística segue uma distribuição qui-quadrado com dois graus de liberdade quando os dados são realmente normais, e o valor p é a cauda direita exata dela calculada pela função gama incompleta regularizada. Os dois graus de liberdade correspondem às duas quantidades testadas.

O veredito usa o limiar convencional de 0,05, e o valor p é exibido ao lado para você ver o quão apertada foi a decisão. Um p de 0,048 e um de 0,0001 contam ambos como rejeição e são situações bem diferentes.

Um histograma é desenhado a partir da mesma coluna porque um único valor p não consegue mostrar um segundo pico, um piso em zero ou um agrupamento de valores arredondados. O número diz se você deve se preocupar; a imagem diz com o quê.

Perguntas e respostas

Meus dados não são normais. O que faço?

Normalmente nada dramático. Use métodos que não pressupõem normalidade: a mediana em vez da média, o IQR em vez do desvio padrão, Spearman em vez de Pearson. Transformar os dados é último recurso, não primeiro passo.

Por que o teste rejeita normalidade no meu conjunto enorme?

Porque com linhas suficientes qualquer distribuição real difere de forma mensurável de uma normal perfeita. Nesse tamanho olhe o histograma e pergunte se o desvio importa para o seu objetivo, em vez de olhar o valor p.

Jarque–Bera é o melhor teste de normalidade?

É uma opção geral razoável e rápida. Shapiro–Wilk tem mais poder em amostras pequenas; se sua amostra tem menos de 30 e a resposta é crítica, trate este resultado como pista e verifique em outro lugar.

O que é curtose em excesso?

Curtose com 3 subtraído, para que uma distribuição normal marque exatamente 0. Valores positivos indicam caudas mais pesadas que a normal e negativos, mais leves.

Meus dados são enviados?

Não. A estatística do teste, o valor p e o histograma são todos calculados localmente.

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