Skoči na glavni sadržaj

Pregledni rad

Testiranje normalnosti distribucije u istraživanjima odgoja i obrazovanja

Siniša Opić orcid id orcid.org/0000-0001-9800-0145 ; Učiteljski fakultet Sveučilišta u Zagrebu


Puni tekst: hrvatski pdf 1.008 Kb

str. 181-197

preuzimanja: 7.077

citiraj


Sažetak

Testiranje normalnosti distribucije (uz homogenost varijance) neizostavan je parametar u istraživanjima odgoja i obrazovanja s obzirom na odabir određenih statističkih parametrijskih ili neparametrijskih testova za testiranje hipoteza. Međutim, neopravdano se izostavlja, što u konačnici može polučiti distorzirane rezultate (generalizacije). U radu su opisane statističke vrijednosti normalne distribucije te njezini modaliteti: spljoštenost (kurtosis) i simetričnost/asimetričnost (skewness). Isto tako, opisane su i druge teorijske distribucije koje se često susreću u istraživanjima odgoja i obrazovanja: Poisson, uniform, t-distribucija, hi-kvadrat i U distribucija. Također su elaborirani testovi za testiranje normalnosti distribucije: Kolmogorov-Smirnov test (K-S), Lilliefors test, Shapiro-Wilks test i Anderson-Darling Normality Test. Kao empirijska provjera statističke značajnosti vrijednosti parametrijske i neparametrijske statistike, uspoređene su vrijednosti statističke značajnosti ANOVE i njezina neparametrijskog pandana, Kruskal-Wallis testa. Parcijalno su naglašeni i opisani testovi normalizacije, odnosno transformacije vrijednosti s ciljem poboljšanja normalnosti distribucije. U inferencijalnoj statistici postoji teorem koji pridonosi izvođenju valjanih zaključaka primjenom parametrijske statistike i kad nije slučaj normalne distribucije: centralni granični teorem. Njegova uloga u istraživanjima odgoja i obrazovanja posebno je opisana.

Ključne riječi

distribucija podataka; normalna distribucija; kurtosis; skewness; testovi provjere normalnosti; transformacije; centralni granični teorem

Hrčak ID:

82182

URI

https://hrcak.srce.hr/82182

Datum izdavanja:

30.6.2011.

Podaci na drugim jezicima: engleski

Posjeta: 12.643 *