La prueba Kolmogorov-Smirnov (prueba K-S) es un test estadístico que nos permite averiguar si los datos de la muestra proceden de una población que sigue una distribución normal. A fin de cuentas, esta prueba nos indica si debemos realizar análisis con pruebas estadísticas paramétricas o no paramétricas. Sin embargo, esta prueba no siempre es adecuada. Existen dos requisitos para poder ejecutar esta prueba: que las variables sean cuantitativas y que el tamaño muestral sea mayor a 50. Si tu muestra el menor o igual a 50 deberás realizar la prueba Shapiro-Wilk:
1.- ¿Qué es la prueba Kolmogorov-Smirnov?
Se trata de una prueba no paramétrica de bondad de ajuste a una distribución normal que se aplica en determinadas circunstancias para determinar si los datos de la muestra se han extraído aleatoriamente de una población que siga un modelo de probabilidad ajustado a la distribución normal.
Como el test Kolmogorov-Smirnov es una prueba de significación estadística no paramétrica se establecen dos hipótesis que se deben contrastar.
- Hipótesis nula (Ho). La muestra procede de una distribución normal. Aceptaremos esta hipótesis [que suele ser la deseada] cuando el p-valor de la prueba sea mayor a 0,050.
- Hipótesis alternativa (H1). La muestra no procede de una población que se distribuye según un modelo de probabilidad normal. Por el contrario, aceptaremos esta hipótesis cuando el p-valor de la prueba sea menor que 0,050.
Ahora bien, la prueba "clásica" K-S es muy conservadora. Esto significa que en la mayoría de las ocasiones se suele aceptar la hipótesis nula (distribución normal). Para evitar este tipo de errores, Lilliefors propuso una corrección que se implementa automáticamente en SPSS.
2.- ¿Qué requisitos se deben cumplir para realizar esta prueba?
Principalmente que la muestra sea mayor a 50 participantes y que se analicen variables cuantitativas discretas. Si tu muestra cumple estos dos requisitos, puedes realizar esta prueba. En caso contrario, si tu muestra es menor o igual a 50 participantes, deberás realizar una prueba similar denominada prueba de bondad de ajuste a la distribución normal Shapiro-Wilk. En la introducción tienes un enlace a esta prueba.
3.- Procedimiento en SPSS
Realizar la prueba K-S en SPSS es un proceso muy sencillo. Simplemente se debe seguir la siguiente ruta:
Analizar > Pruebas no paramétricas > Cuadros de diálogos antiguos > K-S de 1 muestra
A continuación, aparecerá una ventana donde meteremos las variables objeto de estudio y pulsaremos Aceptar.
4.- Interpretación de los resultados
En la Ventana de resultados se nos mostrará una tabla con los resultados de la prueba. El valor que más nos interesa es el de la sig. asintótica (bilateral): es el p-valor que nos dirá si aceptamos o rechazamos la hipótesis nula (Ho). Encima de este valor encontramos el estadístico Z o D de la prueba K-S, un valor que nunca está de más incluirlo.
Date cuenta que en la tabla hay una leyenda que dice que la prueba se realiza bajo la corrección de Lilliefors.
Cuando queramos expresar este valor en un informe o artículo científico podemos seguir la sugerencia de la guía APA: expresaremos si nuestra variable sigue o no la distribución normal seguido del estadístico Z o D (D de diferencia) de la prueba incluyendo los grados de libertad entre paréntesis (es la N, el tamaño muestral) y finalizando con el p valor. Toda esta información la encontramos en la tabla de arriba. Veamos un ejemplo:
- El test Kolmogorov-Smirnov indica de la variable Edad no sigue una distribución normal; D(63) = 0,144; p = 0,002.
- The Kolmogorov-Smirnov test indicates that the variable Edad do not follow a normal distribution; D(63) = 0,144; p = 0,002.
5.- Guía para llevar a casa
Esto ha sido un resumen de la prueba K-S. Si quieres encontrar información más detalla de esta prueba puedes escanear el código QR o hacer clic en el siguiente enlace para descargarte y consultar, incluso si no tienes conexión a Internet, la guía de esta prueba.
Con esta guía aprenderemos en qué consiste la prueba K-S y que supuestos debemos cumplir para emplearla. Además, descubriremos distintas formas de efectuarla en el paquete estadístIco SPSS, así como qué hay que mirar en los resultados. Recuerda que si tienes dudas, puedes dejar tu comentario abajo.
Sigma y Jacob Sierra Díaz
No hay comentarios:
Publicar un comentario