Source: https://www.caletec.com/6sigma/mis-datos-no-son-normales/
Timestamp: 2019-12-16 13:35:52+00:00

Document:
"Mis datos no son normales" - Caletec
Tú estás aquí: Inicio / Blog de productividad / Six Sigma / «Mis datos no son normales»
«Mis datos no son normales»
Cuando empezamos el análisis de un conjunto de datos, uno de los primeros pasos es la realización de un test de normalidad para saber si estamos en presencia de una distribución normal. En MINITAB, este test de normalidad se presenta mediante un diagrama de probabilidad (probability plot) en el cual se ve reflejada la recta de Henry y unos parámetros que nos ayudan a decidir si podemos aceptar, o no, la hipótesis de normalidad de los datos (el famoso p-valor o p-value superior a 0,05).
El hecho de encontrarse en presencia de una distribución normal nos ofrece un abanico de herramientas estadísticas de fácil comprensión y manejo.
¿Y si los datos no son normales????
Lo primero de todo es preguntarse porqué no lo son. Si estamos trabajando con unos datos que deberían seguir una distribución normal, lo primero de todo es investigar esta falta de normalidad. Me encuentro demasiadas veces con este comentario:
“Mis datos no son normales por lo que tendríamos que transformarlos mediante una transformación BOX COX o de Jonhson”.
Me gustaría que hagamos un juego. En cada uno de los diagramas de probabilidad presentados a continuación, la aparente “falta de normalidad” tiene su explicación.
Os propongo que vayáis juntando los puntos siguientes con cada uno de los gráficos:
Caso Bimodal (2 turnos o 2 maquinas o 2…)
Caso de un dato erróneo al entrar los datos en la base de datos.
Caso de distintas cavidades de un molde de inyección
Caso de falta de resolución del aparato de medición
Os dejo descubrir lo que esconden estas rectas de Henry y os invito a compartir vuestra respuesta poniendo un comentario en este post. ¡A ver si acertáis! 🙂
20 noviembre, 2009 /59 Comentarios/por Sandrine
Etiquetas: Diagrama de probabilidad, Recta de Henry
https://www.caletec.com/wp-content/uploads/2018/05/Caletec-Logo_2018.svg 0 0 Sandrine https://www.caletec.com/wp-content/uploads/2018/05/Caletec-Logo_2018.svg Sandrine2009-11-20 19:02:542018-07-10 08:14:48"Mis datos no son normales"
Monográfico Índices de Capacidad Cp Cpk
Curso Green Belt 6 Sigma en Barcelona (empieza el 26 de febrero del 2014)
Curso Green Belt - Barcelona - Octubre 2015
Claves de 6 Sigma
Software Minitab y 6 Sigma
10 septiembre, 2012 en 2:49 am
Actualmente deseo realizar una prueba de hipotesis para problar que una de las dimensiones de las piezas plasticas( moldeo por inyecion, 30 cavidades por molde, 3 moldes) se encuentra por debajo de la especificacion pero mis datos no son normales, que hago?
11 septiembre, 2012 en 9:49 pm
La verdad es que sin ver los datos, me parece un poco dificil contestarte. Lo primero que podrías comprobar es si la falta de normalidad que observas viene de un factor de estratificación. Dicho de otra manera: ¿Obtienes normalidad de los datos si agrupas los datos por molde o por cavidad?
Por otra parte, los contraste de hipotesis suelen ser bastante robusto a la falta de normalidad, sobre todo si tienes una muestra suficiente de datos.
5 octubre, 2012 en 10:09 pm
Estoy realizando el tratamiento estadístico de unos datos para un estudio de capacidad de procesos.
Lo que sucede es que cuando realizo una prueba de normalidad para determinar si mi muestra tiene distibución normal, me ocurre algo parecido a la gráfica del 3er gráfico que publicaste.
Por lo mismo, quería hacerte la siguiente consulta: ¿Me puedes recomendar libros para comprender cómo interpretar estos gráficos?
Otra consulta, tengo entendido que si el valor de la prueba de Anderson-Darling (AD) es menor a 1,035 (10% significancia) la distribución es normal. ¿Qué pasa si mi valor de AD es de 0,801 y el p-value es 0,031 (o sea, menor a 0,05): es distribución normal o no?
31 octubre, 2012 en 11:08 am
El primer gráfico representado proviene de una mezcla de datos. En realidad se mira la misma caracteristica pero con datos procesdentes de 3 moldes diferentes. Si estratificamos (es decir separamos) los datos por grupo (molde), veríamos que los datos se ajustan a una distribución normal.
En caso de no normalidad de los datos, y si sabes que por naturaleza estos datos deberían de ajustarse a una normal, te tienes que hacer, principalmente, las preguntas siguientes:
1: ¿Existe algún elemento de estratificación (puede ser diferentes máquinas, operarios o cambios en el proceso,…)?
2: Existe un redondeo o falta de resolución del aparato
3: ¿Existe algún dato anómalo?
Por otra parte, el criterio de aceptación que solemos utilizar es: p-valor>0.05 –> podemos decir que los datos se ajustan a una distribución normal con un 95% de confianza
No conozco ningun libro que aborde este tipo de problemas pero estamos preparando un curso on line sobre el test de normalidad. Te propongo que te registres en http://www.caletectiendaonline.com para mantenerte informado de cuando estará punblicado
18 noviembre, 2012 en 1:36 am
Buen dia, me encuentro trabajando con unos datos dados en microgramos/mililitro, y desafortunada mente, ya he probado las transformaciones de: Box-cox,raiz cuadrada, aseno de la raiz, Ln, l en base 10 y 1/x…… Aun no he podido normalizarlos y tambien ya hice los test de lillie, bartlett y shapiro.
Que mas puedo hacer???
29 noviembre, 2012 en 8:54 am
En primer lugar, piensa que si tus datos por naturaleza debería de seguir una distribución normal, tienes que investigar la razón del porqué no es así antes de intentar aplicar cualquier transformación. Lo que te puede ayudar en tu investigación es lo siguiente:
–> Datos pocos comunes o comportamiento no aleatorio (miralo con un gráfico cronológico o uno de control)
–> Elementos de estratificación (por operador, por …)
–> Redondeo o resolución del sistema de medida
Sería como un primer paso
11 abril, 2013 en 9:31 pm
Tengo que analizar una serie de datos que provienen del ángulo de inclinación foliar resultado de la competencia por luz de las plantas. Los datos provienen de un experimento factorial en el cual los tres niveles de tratamiento generan diferentes ángulos en las plantas. El problema es que el primer tratamiento, en el cual no hay competencia, todos los ángulos son 0. Cuando veo la distribución de los datos, en un gráfico q-q plot, veo que casi un 30% de los datos corresponden a valor 0, la distribución me da no normal y no puedo transformarla, ya que cualquier fórmula que use no modificará los datos alineados en 0. ¿Qué puedo hacer? Gracias
12 mayo, 2013 en 10:52 pm
La verdad es que sin ver como se planteó el experimento, me es un poco complicado responderte. El caso es que midiendo un ángulo, entiendo que el «0» corresponde a «No hubo efecto de la luz sobre las plantas». Si quieres que te ayude con este caso, te propongo que entres en http://www.caletectiendaonline.com/consultoria-online/29-6-sigma-a-distancia.html para una consultoría a distancia.
Hola tengo una pregunta para la implementacion de una metodologia Seis Sigma al momento de analizar los datos, conozco que los datos con los que se trabaje deberian de ser normales. que pasa si no lo son? tengo que estudiar el proceso?
4 febrero, 2015 en 12:29 pm
Las 3 grandes fuentes de no-normalidad de unos datos que, por naturaleza, deberían serlo son:
* Algún elemento de estratificación (se puede desagrupar por turno, cavidad de un molde, tipo de cliente,…)
* Distorsión provocada por el proceso de medida (habría que hacer un estudio R&R e investigar el proceso de medida en función del resultado obtenido)
* Resolución del sistema de medida o redondeo (lo verías si ves agrupaciones de puntos en el diagrama de probabilidad
No se trata de una lista exhaustiva pero serían las principales razones que me encuentro.
9 febrero, 2015 en 4:04 am
Hola, actualmente hemos creado en un proyecto de medición de presiones. Pero lamentablemente nuestros datos no probaron ser normales. Alguna manera de maquillar los datos de forma que sean normales. Muchas gracias por su respuesta.
16 marzo, 2015 en 1:46 pm
En realidad, no se trata nunca de maquillar los datos para que se ajusten a una distribución normal sino encontrar la razón por la cual no se ajustan a esta distribución. El hecho de encontrar la fuente de la no normalidad te ayudará a entender y mejorar tu proceso.
–> ¿Se pueden estratificar los datos (agrupar por las cavidades de un molde, varios turnos de trabajo, varias maquinas,…)?
–> ¿Método de medida validado mediante un estudio R&R?
–> ¿Redondeo de los datos o falta de resolución del aparato de medida?
10 febrero, 2015 en 8:37 pm
Estoy trabajando analisis de capacidad de datos de Laboratorio y fabricación de formas farmaceuticas, y en varios casos he encontrado que los datos no son normales, revisando la información que usted postea, he encontrado que mis graficas de normalidad, son muy parecidas a mis resultaodos, sin embargo no me queda muy claro si cada grafico mostrado corresponde con la causa descrita abajo en ese orden?, me gustaria saber, para saber que mas puedo hacer con mis datos.
Me puede decir si da cursos de estadistica on-line,estoy interesada.
16 marzo, 2015 en 1:54 pm
Te doy la respuesta al juego que propuse en el post:
Gráfico 1 –> respuesta 3
Gráfico 2 –> respuesta 2
Gráfico 3 –> respuesta 4
Gráfico 4 –> respuesta 1
17 marzo, 2015 en 10:37 pm
hola, buenas tardes, llevo ya un tiempo investigando esto pero no termino por concluir esta idea respecto a la distribucion normal, estoy realizando mi tesis y trabajo con datos de temperatura y precipitación. principalmente no entiendo que me representa la distribucion normal, digamos que puedo medir con ella, o que me implica tener una distribucion normal? y otra situación que tengo que no se si tu pudieras resolverme, es de que si mis datos no tienen distribucion normal, tiene alguna relación la distribucion normal con un diagrama de cajas y bigotes? osea el diagrama de cajas me podría representar o remplazar el significado de la distribucion?
30 marzo, 2015 en 10:21 am
El diagrama caja y bigote es una representación gráfica que te permite ver la «posición de tus datos» (a traves de la mediana) y la dispersión (a través del rango intercuartil). No te indica nada sobre la distribución de los datos. Necesitas saber si lo datos que recoges de temperatura y precipitación se ajustan a esta distribución porque, de ser así, podrás utilizar unas herramientas como por ejemplo los estudios de capacidad o bien calcular la probabilidad de tener datos superior a cierto valor, etc…
Para entender lo que te representa la distibución normal, te remito a otro post de este blog: https://www.caletec.com/blog/6sigma/origen-de-la-distribucion-normal-su-historia/
Oscar Borge Dice:
27 marzo, 2015 en 12:22 pm
Hola Sandrine, me parece muy interesante el blog, y las preguntas son todas muy acordes al tema desarrollado. Actualmente me encuentro planteando mi tesis de grado, la cual trata acerca de «DISEÑO ESTADÍSTICO DE CARTAS DE CONTROL CON DATOS NO NORMALES MEDIANTE LA TRANSFORMACIÓN DE JOHNSON Y BOX-BOX».
Quería que me dieras un consejo acerca de que tipo de empresa debo visitar, si estoy buscando que su proceso arroje datos que no sigan una distribución normal, ya que en internet no encuentro muy buenos ejemplos. Muchas gracias.
30 marzo, 2015 en 10:34 am
La verdad es que no sé como ayudarte. La empresas con las cuales trabajo suelen tener las cartas de control (SPC) para aquellas caracteristicas criticas de calidad (CTQ), o parametros de entrada de un proceso, que se ajustan, por naturaleza, a una distribución normal.
No me he encontrado nunca hasta ahora con la necesidad de aplicar una transfomación de los datos para plasmarlos en una carta de control. Pero me interesa tu trabajo así que estamos en contacto.
Normal VS No-Normal Dice:
13 abril, 2015 en 6:06 pm
Q debo hacer cuando quiero buscar diferencias significativas entre diferentes poblaciones de datos y algunas de estas tienen una distribución normal y mientras q otras no.
15 abril, 2015 en 12:27 pm
Depende del tipo de falta de normalidad que tiene y si por naturaleza, estos datos deberían ajustarse a una normal.
También decirte que los contrastes de hipótesis suelen ser bastante robustos a la falta de normalidad pero hay que tener cuidado en no sacar resultados erróneos por lo que vale la pena entender si es razonable o no.
Si quieres que te mire tus datos, te propongo utilizar la opción de consultoría online que tenemos disponible en http://www.caleteconline.com/tienda/11-consultoria-online
Marlene Roldán Dice:
8 mayo, 2015 en 5:36 pm
Buen día Sandrine,
He realizado pruebas de normalidad a una serie de datos y al parecer no son normales. No logro entender cuál es la razón. Los datos representan los montos de retiro de una tarjeta hechos durante un mes. Los cuales pueden ir desde $1 hasta $2000. Mi pregunta es, ¿Tendrá algo que ver que el monto de retiro tenga un límte y por eso los datos no son normales? De ser así, ¿Cómo puedo procesarlos para saber a qué distribución se ajustan?
De antemano te agradezco tu atención. Saludos!
10 junio, 2015 en 2:42 pm
Minitab te ofrece la posibilidad de identificar la distribución a la cual se ajustarían tus datos.
En estadisticas > herramientas de calidad > Identificación de la distribución individual
Si no tienes este software, te puedes descargar una versión demo con validez un mes.
14 mayo, 2015 en 9:30 pm
Hola Sandrine
Mi problema es el siguiente, tengo una cantidad tremenda de datos de varias variables, una de ellas es el porcentaje de memoria ocupada que cierto servidor va registrando cada cinco minutos. No sigue una distribución normal, y de hecho se me presentan como multimodales, la del porcentaje de memoria es claramente bimodal.
Mi problema es que necesito construir cartas de control, y la desviación estándar que me estima minitab es demasiado pequeña (lo que me deja casi todos los puntos fuera) obviamente debido a este asunto de tener dos picks.
Ojala puedas ayudarme, que he llegado aquí después de revisar otros mil sitios y realmente necesito hacer ese análisis jaja.
10 junio, 2015 en 2:38 pm
Tienes que estratificar tus datos segun la variable que te provoca las 2 poblaciones y hacer 2 graficos de control separados.
A ver que tal!!
28 mayo, 2015 en 8:10 pm
Hola, por ejemplo yo analizo el número de accidentes que ha tenido una población (municipio) pero abarco un rango de edades que va de los 12 hasta los 60 y realicé el test de normalidad y al parecer mis datos no lo son?
Y si por ejemplo cuento con una distribución hipergeométrica , qué se hace en esos casos, ahí no puedo aplicar prueba de hipótesis ni nada por el estilo? Siempre he tenido esa duda, de qué hacer si mis datos no siguen una distribución normal
10 junio, 2015 en 2:33 pm
Al tener un recuento (datos discretos), verás aparecer unos subgrupos en el gráfico de probabilidad y no se ajustarán a una distribución normal.
Los contrastes de hipotesis de tipo t de student suelen ser bastante robustos a la falta de normalidad pero cuando los datos no son normales, puedes utilizar los tests no parametricos (test sobre medianas)
10 junio, 2015 en 7:46 pm
Estoy tratando de ver cual sería el mejor tratamiento de uno de mis experimentos, pero estoy algo confundida, primero por que tengo 3 tratamientos más el control (control, c1,c2,c3) y obtuve datos con relación al tiempo. La manera en que los ordene es correcta?
despues de eso realice una prueba de normalidad y esta me arroja el siguiente resultado en la prueba de shapiro-wilk
W: 0.8558
Prob<W: <.0001*
Me podrías decir si en base a este resultado hay normalidad? es que recuerdo que si es < a .05 significa que hay normalidad?
Espero me puedas aclarar y de antemano muchisimas gracias.
23 septiembre, 2015 en 9:00 am
En una prueba de normalidad, lo más facil es que te fijes en el p-valor asociado al test elegido (en tu caso Shapito-Wilk). La respuesta es: P-valor > 0.05, no se puede rechazar la hipotesis nula de normalidad en un nivel de confianza del 95%.
17 junio, 2015 en 7:05 pm
Estamos comprando una maquina para realizar un maquinado y diametros, fuimos a evaluar la maquina donde se ensamblo y se realiazo una corrida de donde obtuvimos un muestreo aleatorio para tomar dimensiones y verificar que estas cumplan con el Cpk requerido, las medidas fueron tomadas con CMM, la muestras fueron enviadas a la planta donde se utilizaran las piezas y fueron medidas otra vez con otro equipo CMM para verificar los resultados y tenemos un desface de .01 mm en las medidas, hay un factor de correlacion que pudiera obtener para encontrar una explicacion del por que la diferencia de medidas.
23 septiembre, 2015 en 9:09 am
Hola Ismaël
Recuerda que cualquier sistema de medida aporta variabilidad por lo que aspectos de Repetibilidad y Reproducibilidad pueden afectar los resultados que comparas.
Por otra parte, si quieres ver si esta diferencia es estadisticamente significativa, debes hacer un contraste de hipotesis (t de Student pareada o independiente segun como tienes los datos registrados)
Por ultimo, el diagrama de corelación (y estudio) solo tendría sentido si tiene los datos registrados en columnas de la siguiente manera:
Muestra nº – datos CMM1 – Datos CMM2
Cada fila corresponde a una muestra concreta y contiene los valores de CMM1 y CMM2
Son temas que explicamos en nuestros cursos Green Belt 6 Sigma (te paso la pagina web de información: http://www.cursos6sigma.com)
25 junio, 2015 en 4:49 pm
Buenos días Sandrine,
Gracias por tu respeuesta. Efectivamente, he realizado pruebas de normalidad con Minitab y me arroja que mis datos no son normales y tampoco se ajustan a ninguna otra distribución conocida. Si quiero hacer una simulación con esos datos, ¿entonces tengo que calcular una distribución empírica?
25 septiembre, 2015 en 11:10 am
Intenta detectar el proque de la falta de normalidad porque, si por naturaleza, tus datos deberían ajustarse a una normal, el hecho de encontrar la razón de la falta de normalidad te ayudará a entender mejor tus procesos.
* Sistema de medida que podría «distorsionar» los datos
* Elementos de estratificación
* Desgaste en el proceso durante la toma de datos
Sin ver los datos, es un poco dificil ayudarte más con este tema
Saludos cordiales y animo
1 julio, 2015 en 6:48 pm
Estimada Sandrine:
Me es muy grato conocerla por este medio, Tengo unos datos que medinate pruebas de normalidadad me dan menor a 0.05 el valor de P- value. Se consideran no normales!
Mi pregunta es los pasos que debo seguir son:
Primero: Prueba de normalidad: Si son normales se hace el calculo para capacidad CP. Si no son normales aplica el CPK o PPK ?
Segundo: Que es mejor graficos control o CPK ya que solo son 12 lotes?
Tercero: Por el tamaño de la poblacion simplemente me puedo basar en la desviacion standar?
Favor de enviarme copia a mi correo para mayor facilidad
25 septiembre, 2015 en 11:42 am
Los indices Cp, Cpk, Pp y Ppk requieren normalidad de los datos. Cp y Pp nos indican sobre la capacidad del proceso, Cpk y Ppk sobre el descentramiento. Se utilizan los dos porque uno es representación del corto plazo y el otro del largo plazo.
Los gráficos de control son una herramienta del SPC que permite detectar unos comportamientos no aleatorios del proceso mediante un sistema de alarmas.
Estudios de capacidad (comparar la voz del cliente con la voz del proceso) y SPC (controlar la estabilidad del proceso) son 2 herramientas complementarias que nos llevan a diferentes informaciones. Sin saber nada de los datos, no puedo confirmarte que tus 12 lotes sean suficientes
La verdad es que no entiendo tu tercera pregunta.
8 julio, 2015 en 6:50 pm
Gracias por tu respuesta. Efectivamente, tengo el software Minitab y he entrado en el menú que me comentas. Pero los resultados indican que mis datos no se ajustan a ninguna de esas distribuciones (normal, lognormal, exponencia, etc.) Hice la prueba para todoas las distribuciones y me dice que no de ajusta.
25 septiembre, 2015 en 11:44 am
Pues la verdad es que sin ver los datos, me es dificil ayudarte más
21 diciembre, 2015 en 5:10 pm
Estoy haciendo un estudio de la capacidad de un proceso para producir un producto químico dentro de unas determinadas valores de densidad y al tratar los datos me he encontrado que estos no siguen una distribución normal.
Tomando el caso de otros productos de similares características, la distribución de los datos debería seguir una normal.
He estado investigando y no he visto nada raro que afecte a la normal, pero lo cierto es que no la sigue y al intentar buscar otras distribuciones que se ajusten, los resultados son casi peores.
Mi pregunta es llegado a este punto… ¿se puede abordar el estudio de capacidad? y si es así, ¿me puedes recomendar como hacerlo?.
PD: He intentado normalizar los datos (Box-cox o Johnson) y nada.
29 enero, 2016 en 2:16 pm
Existe la posibilidad de realizar un estudio de capacidad para datos no normales siempre y cuando se ajustan a algun modelo conocido. Minitab te permite hacerlo directamente una vez identificada la distribución.
Si tus datos no se ajustan a una distribución conocida y sobre todo si deberían ser normales, es que existe algun elemento que puede provocar la falta de normalidad. Uno de ellos puede ser relacionado con el sistema de medida (podría distorsionar la realidad). ¿Está validado con un R&R?? Otra posibilidad es la presencia de factor de estratificación (datos mezclados procedentes de diferentes casuisticas desde la persona que realizó la medida hasta el lote del proveedor, unas modificaciones a lo largo del tiempo,…)
Sin ver los datos es un poco dificil contestarte pero las primeras investigaciones irían por ahí.
24 febrero, 2016 en 8:35 pm
Mis datos son sobre enfermedades. Por naturaleza no son normales. Los histogramas estan sesgados hacia la izquiera porque mide de 0-10 la prevalencia de depresion.
Que metodologia consideras mas apropiada en estos casos?
29 noviembre, 2016 en 3:35 pm
En realidad, depende de lo que quieres hacer. Pero basicamente, tienes 2 opciones:
1) Trabajar directamente tus datos basandote en medianas y percentiles
2) Trabajar con datos transformados (transformación de Box Cox por ejemplo)
Espero haberte dado pistas para seguir con tus analísis
23 mayo, 2016 en 4:04 pm
CUANDO HAGO UNA PRUEBA PARA DATOS NO NORMALES EN MINITAB ME MUESTRA SEGUN LAS RECTAS DE HENRY QUE SE AJUSTAN A UNA DISTRIBUCION LOGNORMAL PERO EL NUMERO P VALUE PARA ESTA DISTRIBUICON MUESTRA UN ASTERISCO ¿QUE SIGNIFICA ESO?
21 junio, 2016 en 12:31 pm
Para distribuciones de 3 parámetros no existe un método establecido para calcular el valor p. Pero puedes mirar en la ventana de sesión el valor LRT P
En estos casos, es recomendable examinar primero el valor p de la distribución de dos parámetros correspondiente. Luego observas el LRT P de la distribución de 3 parámetros para determinar si la distribución de tres parámetros es significativamente mejor que la distribución de dos parámetros.
26 julio, 2016 en 4:33 pm
Quisiera normalizar los datos , he eliminado los datos menores a 250 y mayores a 350 que en el grafico de probabilidad estan fuera de la linea, pero el pvalue que obtengo no es mayor a 0.05 probabilidad , que hago sigo eliminando datos??
29 noviembre, 2016 en 3:27 pm
Si por naturaleza, tus datos deberían ajustarse a una normal, no deberías eliminar ningún dato. La falta de normalidad puede venir de algunas causas identificablea como: posible estratificación (agrupamiento de distintas fuentes), redondeo o falta de resolución, problema con el sistema de medida o con la preparación de las muestras que se miden, ajustes manuales, etc…
Lo suyo sería investigar el conjunto de datos y descubrir la razón de la falta de normalidad. Seguro que permitirá aprender mucho del proceso
24 agosto, 2016 en 6:36 am
Me encuentra haciendo un analisis de capacidad de medicion de cinco grapas y donde se miden cinco condiciones en un sistema de vision, hay algunas condiciones que no se cumple la prueba de normalidad, sin embargo, todos los valores arrojados estan dentro de mis rangos de especificacion; lo que estoy haciendo es que para los datos que no me salen normales, realizo en Minitab el sixpack capability pero con datos no normales, normalmente agarro Weibull y asi me sale mi PPK arriba de 1.0; es correcto este analisis?
Por igual, se ha determinado segun los valores que arroja el sistema que los datos en veces viene en «buckets» o que redondea los numeros.
29 noviembre, 2016 en 3:39 pm
Por lo que entiendo, tus datos deberían ajustarse a una normal por lo que un estudio de capacidad no normal no sería adecuado.
Si observas un tema de redondeo o resolución (agrupaciones en la recta de Henry), puedes aceptar la normalidad de los datos siempre y cuando tienes un minimo de 5 grupos y que estén centrados en la recta de Henry
29 septiembre, 2016 en 8:39 pm
Usando Minitab la opcion para identificar a que distribucion se ajustan los datos, ninguna de las distribuciones tuvo el p-value mayor a 0.05, ¿que se puede hacer en este caso para seleccionar una distribución, es valido seleccionar la distribucion que tenga el valor de Anderson-Darling mas pequeño?
¿Exite otra opción par identificar la distribución que mejor se ajuste o si no hay ninguna que se ajuste que se puede hacer?
30 septiembre, 2016 en 5:05 pm
¿Que cantidad de data se puede considerar como factible para un analisis de distribucion usando Minitab?
29 noviembre, 2016 en 3:50 pm
Un minimo de 50
12 octubre, 2016 en 5:43 am
una consulta….tengo una base de datos con 578 observaciones…pero cuando realizo la plot de dispersacion de puntos….me sale como si mis datos estarian discretizados….que puedo hacer?….me dijeron que transforme mis datos por box y cox…pero yo uso el sotfware R…yyyy jejej no se como se puede sacar esa transformacion enR ….
29 noviembre, 2016 en 3:54 pm
con plot de dispersación, te refieres a un diagrama de probabilidad??
Si te encuentras como en el caso 3 del post (minimo 5 grupos alineados y centrados en la recta de Henry), podrías aceptar la normalidad de tus datos.
No recomiendo la utilización de transformaciones cuando los datos, por naturaleza, deberían ajustarse a una distribución normal
Dolany Dice:
31 octubre, 2016 en 9:34 pm
Sandrine, estoy comenzando un curso de estadística. Agradecería que me dijeras qué ejemplos existen de datos que no tienen una distribución normal y por qué; otros ejemplos a parte de aquellos datos que provengan del azar
24 agosto, 2017 en 12:51 pm
Hola Dolany
Inventarios, tiempo de reparación de averías de maquinas, rugosidad, planitud,… no se ajustan a una distribución normal.
Piensa en como sería el histograma de estas caracteristicas y entenderás porque es normal que no se ajusten a la curva de Gauss
CHRISTIAN BRAVO Dice:
24 marzo, 2017 en 7:59 pm
1) TIENES QUE REALIZAR UN TEST DE NORMALIDAD PARA CADA SUBGRUPO (ES DECIR, UNO PARA MAQ 1 Y UNO PARA MAQ. 2.
2) ELIMINAR VALOR ATIPO Y REALIZAR ESTUDIO NUEVAMENTE.
3) HACER UNA PRUEBA DE NORMALIDAD PARA CADA CAVIDAD DEL MOLDE Y POSTERIORMENTE REALIZAR UNA ANOVA PARA DETERMINAR SI EXISTE DIFERENCIA SIGNIFICATIVA ENTRE CAVIDADES, ES DECIR TU VARIACIÓN ES PROVENIENTE DE LOS SUBGRUPOS.
4) REALIZAR ESTUDIO CON EQUIPO DE MEDICIÓN ACEPTABLE MEDIANTE LA VALIDACIÓN DE UN GR&R, ADEMAS CABE MENCIONAR QUE AL TENER POCA RESOLUCIÓN EL INSTRUMENTO MANEJARA INTERVALOS DE DATOS MUY ALEJANDOS UNO RESPECTO A OTRO.
24 agosto, 2017 en 12:45 pm
5 abril, 2017 en 3:50 am
Hola Sandrine:
Quiero comparar la población de un ave en dos diferentes temporadas del año, en cada temporada realice conteos semanales, es decir tengo 8 conteos de la primera temporada y 8 de la segunda temporada. Que prueba puedo usar? Mis datos no son normales pues en unos cuantos censos los valores son 0.
24 agosto, 2017 en 12:44 pm
Hola Lyanne
Primero, tu tamaño de muestra es insuficiente para poder hacer un contraste de hipotesis que te resulte util.
En este caso, lo más seguro es que deberas utilizar un test no parametricos.
6 abril, 2017 en 5:13 pm
Estoy realizando mi tesis y mi diseño es una Arreglo Factorial en DCA. Mi variable a medir es concentración de cobre en el suelo luego de aplicado un compuesto de fósforo. Mi 1er factor es tipo de suelo (tengo 4 suelos) y el 2do es concentración de fósforo (5 concentraciones). Cada tratamiento tiene 3 repeticiones.
Cuando analizo la normalidad (anderson-darling) de mis datos por tratamiento obtengo q todas son normales; pero cuando analizo la normalidad de todos mis datos en conjunto me sale que es NO normal (la gráfica me sale con forma de bumeran). ¿Existe una razón probable para que pase esto?
En caso necesite transformar mis datos, ¿como sé que tipo de transformación es mas adecuada?
24 agosto, 2017 en 12:40 pm
Me es un poco dificil contestarte sin ver los datos. No obstante, por lo que explicas, parece ser un tema de estratificaciones. La combinación de factores provoca resultados de tratamientos diferentes. Esto significa que habrás encontrado alguna combinación que funccione mejor. Puedes aplicar los contrastes de hipotesis para averiguarlo o utilizar el analisis de tu matriz de diseño.

References: resolución 
 resolución 
 resolución 
 Resolución 
 resolución 
 resolución 
 RESOLUCIÓN