Variables Are Normally Distributed.

Variables Are Normally Distributed.
Regression assumes that variables have normal
distributions. Non-normally distributed variables
(highly skewed or kurtotic variables, or variables
with substantial outliers) can distort relationships and
significance tests. There are several pieces of
information that are useful to the researcher in testing
this assumption: visual inspection of data plots,
skew, kurtosis, and P-P plots give researchers
information about normality, and KolmogorovSmirnov
tests provide inferential statistics on
normality. Outliers can be identified either through
visual inspection of histograms or frequency
distributions, or by converting data to z-scores

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตัวแปรมีกระจายปกติถดถอยสันนิษฐานว่า ตัวแปรมีปกติการกระจาย ตัวแปรแบบกระจายที่ไม่ปกติ(เบ้ หรือ kurtotic สูง ตัวแปรหรือตัวแปรพร้อมพบ outliers) สามารถบิดเบือนความสัมพันธ์ และการทดสอบนัยสำคัญ มีหลายชิ้นของข้อมูลที่เป็นประโยชน์สำหรับนักวิจัยในการทดสอบสมมติฐานนี้: ตรวจสอบการสร้างกราฟข้อมูลเอียง สเชิง และแปลง P-P ให้นักวิจัยข้อมูลเกี่ยวกับเครื่อง และ KolmogorovSmirnovการทดสอบให้สถิติอ้างอิงเครื่อง Outliers สามารถระบุผ่านทางตรวจสอบภาพของฮิสโตแกรมหรือความถี่การกระจาย หรือ โดยการแปลงข้อมูลเป็นคะแนน z

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรกระจายตามปกติ.
ถดถอยสมมติว่ามีตัวแปรปกติ
กระจาย แบบไม่ปกติตัวแปรกระจาย
(สูงตัวแปรเบ้หรือ kurtotic หรือตัวแปร
ที่มีค่าผิดปกติมาก) สามารถบิดเบือนความสัมพันธ์และ
การทดสอบอย่างมีนัยสำคัญ มีหลายชิ้นมี
ข้อมูลที่เป็นประโยชน์กับนักวิจัยในการทดสอบ
สมมติฐานนี้: การตรวจสอบภาพของการแปลงข้อมูล
ภาพเอียงให้โด่งและแปลง PP ให้นักวิจัย
ข้อมูลเกี่ยวกับภาวะปกติและ KolmogorovSmirnov
ทดสอบให้สถิติอนุมานใน
ภาวะปกติ ค่าผิดปกติสามารถระบุได้ทั้งผ่านการ
ตรวจสอบภาพจาก histograms หรือความถี่
การกระจายหรือโดยการแปลงข้อมูลไปยัง Z-คะแนน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรที่เป็นแบบปกติการอนุมานว่าตัวแปรมีปกติการแจกแจง . ไม่ใช่ตัวแปรปกติกระจาย( ขอ kurtotic เบ้หรือตัวแปรหรือตัวแปรเมื่อข้อมูลมีค่าผิดปกติมาก ) สามารถบิดเบือนความสัมพันธ์และการทดสอบนัยสำคัญ มีหลายชิ้นของข้อมูลที่เป็นประโยชน์ต่อผู้วิจัย ในการทดสอบสมมติฐานนี้ : ตรวจสอบแปลงข้อมูลสกิว ความโด่ง และ p-p แปลงให้นักวิจัยข้อมูลเกี่ยวกับ ปกติ และ kolmogorovsmirnovสถิติเชิงอนุมานในการทดสอบให้การแจกแจงแบบปกติ เมื่อสามารถระบุได้ผ่านการตรวจสอบของฮิสโตแกรม หรือความถี่การแจกแจงหรือโดยการแปลงข้อมูลเพื่อ z-scores