Comparación de Pruebas de Normalidad Multivariada

• Autor: Porras Cerron, Jaime Carlos
• Formato: artículo
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Nacional Agraria La Molina
• Repositorio: Revistas - Universidad Nacional Agraria La Molina
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:revistas.lamolina.edu.pe:article/483
• Enlace del recurso: https://revistas.lamolina.edu.pe/index.php/acu/article/view/483
• Nivel de acceso: acceso abierto

La distribución Normal Multivariada es utilizada como supuesto de muchos análisis estadísticos paramétricos tales como: MANOVA, Análisis Discriminante Lineal, Análisis de Componentes Principales, Correlación Canónica, entre otras. Es importante verificar el cumplimiento de este supuesto para que los resultados obtenidos con los métodos mencionados tengan validez.En la literatura estadística, existen diferentes pruebas que permiten verificar la normalidad multivariada. Sin embargo, aun no se ha estudiado lo suficiente, los criterios para determinar cuál es la prueba más adecuada que se debe utilizar bajo ciertas condiciones como: tamaño de muestra, número de variables, variabilidad conjunta.En la investigación se utilizó simulación de Monte Carlo para la comparación de cuatro pruebas de normalidad multivariada que son: Mardia, Henze-Zinkler, Shapiro-Wilk Generalizada y Royston. Se determinó que no existen diferencias significativas en la potencia de las pruebas consideradas en la presente investigación. Por otro lado, la implementación de las comparaciones se hizo con ayuda del programa estadístico R.