Normalverteilung

in Statistica

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einseitiger NV-Plot heisst, NV-Plot über den Betrag der Werte (transformiert)
trendbereinigter NV-Plot: NV-Plot über die Residuen, nachdem lin. Trend herausgerechnet wurde

Tests auf NV (Aus dem elektr. Handbuch von Statistica):

"K-S-/Lilliefors-Normalverteilungstest: Wenn die zugehörige D-Statistik signifikant ist, sollte die Hypothese, dass die entsprechende Verteilung eine Normalverteilung ist, zurückgewiesen werden. Für jede D-Statistik zum Kolmogorov-Smirnov-Test werden zwei Wahrscheinlichkeitswerte (Signifikanzwerte) angezeigt: Der erste basiert auf den nach Massey (1951) tabellierten Wahrscheinlichkeiten; diese sind relevant, wenn Mittelwert und Standardabweichung der Normalverteilung a priori bekannt sind und nicht aus den Daten geschätzt werden. Üblicherweise werden jedoch diese Parameter aus den vorhanden Daten berechnet. In diesem Fall liegt dem Normalverteilungstest eine komplizierte bedingte Hypothese zugrunde: "Wie wahrscheinlich ist ein Wert für die D-Statistik von dieser Größe (oder größer), wobei Mittelwert und Standardabweichung aus den Daten berechnet werden?" In diesem Fall sollte eine Interpretation als Lilliefors-Wahrscheinlichkeiten erfolgen (vgl. Lilliefors, 1967).

Shapiro-Wilks W-Test: Dieses Kontrollkästchen ist nur verfügbar (aktiv), wenn im Gruppenfeld Intervalle für Kategorisierung die Option Anzahl der Intervalle gesetzt wurde. Wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert wird, enthalten spätere Häufigkeitstabellen auch die Ergebnisse des Shapiro-Wilks W-Test auf Normalverteilung. Wenn die W-Statistik signifikant ist, sollte die Hypothese, dass die vorliegende Verteilung eine Normalverteilung ist, abgelehnt werden. Der W-Test von Shapiro und Wilk ist der bevorzugte Test auf Normalverteilung, da er im Vergleich zu einer Reihe alternativer Tests eine hohe Power (gute Trenneigenschaften) besitzt (siehe Shapiro/Wilk/Chen, 1968)."