Ненормально розподілені дані Наприклад, розглянемо відсоток балів за тест. Найпоширеніша оцінка (режим) буде близько 7,5 з деякими вищими відхиленнями. Через відносно більше неспроможних оцінок розподіл балів буде спотвореним, див. графік внизу ліворуч.
Ненормальний розподіл відноситься до будь-який розподіл ймовірностей, який не відповідає характеристикам нормального розподілу. Ці розподіли можуть бути асиметричними, мати кілька піків або відрізнятися за ексцесом (ступенем піку) і асиметрією.
Що ви робите, якщо ваші дані не розподіляються нормально? Якщо ваша змінна не розподілена нормально, ви можете побачити, чи можете ви трансформувати дані. Може бути так, що змінна сама по собі не має нормального розподілу, але логарифм або квадрат є.
Існує два способи аналізу незвичайних даних. Використовуйте непараметричні тести, які не припускають нормальності, або перетворюйте дані за допомогою відповідної функції, змушуючи їх відповідати нормальному розподілу . Кілька тестів є стійкими до припущення про нормальність, наприклад t-тест, ANOVA, регресія та DOE.
При негаусовому розподілі клас розподілів ймовірностей, які відхиляються від симетричної та дзвоноподібної моделі розподілу Гауса (також називається нормальним розподілом).
Ненормальні розподіли також можна перетворити на набори Z-показників . У цьому випадку неможливо переглянути стандартну нормальну таблицю, оскільки форма розподілу Z-показників така ж, як і для початкового ненормального розподілу.