Definição do tamanho amostral usando simulação Monte Carlo para o teste de normalidade baseado em assimetria e curtose: I. Abordagem univariada

AUTOR(ES)
FONTE

Ciência e Agrotecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

2003-04

RESUMO

Uma forma alternativa para verificar suposição de normalidade dos dados, refere-se à aplicação de testes baseados nos coeficiente de assimetria e curtose. Realizou-se este trabalho com o objetivo de determinar um tamanho amostral ótimo para as estatísticas univariadas (Z1 e Z2) e multivariadas (K1 e K2) que, neste caso, foram consideradas como univariadas, com base em simulação. As estatísticas Z1 e K1 estão associados às medidas de simetria e K2 e K2 às de curtose. Foram geradas diferentes funções de densidade de probabilidade univariadas, via método de Monte Carlo, com a finalidade de avaliar o erro tipo I e o poder do teste. As simulações foram feitas adotando-se os níveis de probabilidade de 5% e 1%. O critério de avaliação, no caso univariado, foi o da comparação das taxas de poder estimadas com o valor das taxas de poder empírico obtidas pelo teste de Shapiro & Wilk (1965). Pelos resultados, verificou-se que as estatísticas Z1 e Z2 possuem aproximação assintótica normal para n>25, com α =5% e podem ser recomendadas para uso rotineiro no caso univariado para testar a hipótese de normalidade dos dados; as estatísticas K1 e K2 possuem aproximações assintóticas melhores que Z1e Z2 para um menor valor do nível nominal de significância, sendo recomendadas para n>25 e n>100, respectivamente, garantindo-se o controle da taxa de erro tipo I e um alto poder. No caso de distribuições com simetria próxima de zero e não-normais, as estatísticas baseadas em desvios de simetria apresentam maior poder do que a estatística W de Shapiro-Wilk. Finalmente, pode-se concluir que a estatística de assimetria, em geral, é mais poderosa do que à de curtose, mas os testes da hipótese nula de normalidade devem considerar tanto os testes de desvios de simetria como os de curtose conjuntamente.

ASSUNTO(S)

assimetria curtose teste de normalidade univariado taxa de erro tipo i e poder do teste

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