התפלגות גאוסיאנית - בדיקה ופרשנות במחקר

מהי התפלגות נורמלית?

התפלגות נורמלית, המכונה גם התפלגות גאוסיאנית, היא התפלגות הסתברותית בעלת צורה סימטרית דמוית פעמון. רוב הערכים (כ-68%) מתרכזים סביב הממוצע (μ), טווח קטן יותר (כ-27%) מרוחק סטייה תקן אחת (σ) מהממוצע, וריכוז קטן עוד יותר (כ-4.5%) מרוחק שתי סטיות תקן מהממוצע.

מדוע חשוב לבדוק נורמליות?

הנחת נורמליות נדרשת ברוב הניתוחים הסטטיסטיים הפרמטריים (כגון מבחני ANOVA, רגרסיה ועוד). אי-עמידה בהנחה זו עלולה להוביל לתוצאות מוטות ולמסקנות שגויות.

כיצד בודקים נורמליות?

  1. מבחן קולמוגרוב-סמירנוב:

    מבחן זה משווה בין שתי התפלגויות: התפלגות המדגם והתפלגות נורמלית תיאורטית. אם פיזור הערכים במדגם שונה משמעותית מפיזור הערכים בהתפלגות הנורמלית, המסקנה היא שההתפלגות אינה נורמלית.

    בתוכנת SPSS, ניתן לבצע את המבחן בעזרת הצעדים הבאים:

    Analyze -> Nonparametric Tests -> One Sample
    Customize analysis
    בחירת המשתנים ב-Test Fields
    Customize tests
    בחירת "Test observed distribution against hypothesized (Kolmogorov-Smirnov test)"
    Options -> Normal -> OK -> Run
            

    בחינת ערך ה-p בטבלה. אם p < 0.05, המבחן מובהק וההתפלגות אינה נורמלית.

  2. תוך הסתכלות על גרף היסטוגרמה:

    גרף היסטוגרמה של התפלגות נורמלית יתאים לצורת פעמון סימטרית.

  3. על-ידי בדיקת מדדי שונות:

    מדדים כמו skewness ו-kurtosis יכולים להצביע על סטייה מנורמליות.

מה לעשות אם ההתפלגות אינה נורמלית?

טרנספורמציות:

ניתן לבצע טרנספורמציות על המשתנים, כגון Log, כדי להביא אותם להתפלגות נורמלית.

בתוכנת SPSS, ניתן לבצע טרנספורמציות דרך:

Transform -> Compute Variable
הזנת שם חדש למשתנה
בחירת Arithmetic -> Ln
בחירת המשתנה הרצוי
ללחוץ OK

שימוש במבחנים סטטיסטיים לא-פרמטריים:

מבחנים אלה אינם מניחים נורמליות, אך פחות חזקים ממבחנים פרמטריים.

לסיכום:

בדיקת נורמליות חשובה לפני ביצוע ניתוחים סטטיסטיים. ניתן לבדוק נורמליות באמצעות מבחן קולמוגרוב-סמירנוב, גרף היסטוגרמה ומדדי שונות. במקרים של סטייה מנורמליות, ניתן להשתמש בטרנספורמציות או במבחנים לא-פרמטריים.

חשוב לזכור:

אתם מוזמנים ליצור קשר באתר, בטלפון 054-6691174, או במייל omri@planetmed.pro.