Estadistica de la Prueba de normalidad

Prueba de normalidad

Para demostrar si los datos muéstrales se ajustan a una distribución normal se  desarrolló Histogramas de Frecuencia  y la prueba de Normalidad de  Kolmogorov-SmirnovLilliefors de la siguiente manera,  considerando un nivel de significancia de 0.05:

1. Se tabularon los datos obtenidos   y se calculó el promedio y la desviación estándar.
2. e determinó el   mediante la hoja de cálculo de Excel [pic 1]
3. Se analizó la tabla de KSL con el nivel de significancia de 0,05 y se estipuló el valor de [pic 2]
4. Se comparó el  Y para confirmar la normalidad de los datos.[pic 3][pic 4]

• Comprobando la supuesta normalidad de los datos con el software estadístico Statgraphics se obtuvo el siguiente resultado para cada variable:

HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS

%SO3  

[pic 5]

PRUEBA DE KOLMOGOROV-SMIRNOV LILLIEFORS

• pH

Debido a que el Valor-P más pequeño de las pruebas realizadas es mayor a 0,05, no se puede rechazar la idea de que pH proviene de una distribución normal con 95% de confianza.

[pic 6][pic 7]

• DENSIDAD

Debido a que el Valor-P más pequeño de las pruebas realizadas es mayor a 0,05, no se puede rechazar la idea de que pH proviene de una distribución normal con 95% de confianza.

[pic 8][pic 9]

• VALORACION DE PRINCIPIO ACTIVO

Debido a que el Valor-P más pequeño de las pruebas realizadas es mayor a 0,05, no se puede rechazar la idea de que pH proviene de una distribución normal con 95% de confianza.

[pic 10][pic 11]

• CONTENIDO DE SACAROSA

Debido a que el Valor-P más pequeño de las pruebas realizadas es mayor a 0,05, no se puede rechazar la idea de que pH proviene de una distribución normal con 95% de confianza.

[pic 12][pic 13]

2.3. Calculo de parámetros y limites estándar

Fase I

La determinación de los parámetros y límites estándar se basó en el empleo del software estadístico Statgraphics. Para lo cual se tabularon en el libro de datos del software los valoreshistoricos de cada variable a estudiar y se procedió a realzar los gráficos de control por variables R y X.

• pH

Numero de subgrupos: 12

Tamaño de subgrupos: 5,0

0 subgrupos excluidos

Gráfico X-bar

0 Fuera de límite

Gráfico de Rangos

0 Fuera de límite

Estimado

Sigma estimada a partir del rango medio

[pic 14][pic 15]

Este procedimiento crea un gráfico de X-bar y R para pH.  Está diseñada para permitirle determinar si los datos provienen de un proceso en un estado de control estadístico.  Las gráficas de control se construyen bajo el supuesto de que los datos provienen de una distribución normal con una media igual a 2,88333 y una desviación estándar igual a 0,107481.  Estos parámetros fueron estimados a partir de los datos.  De los 12 puntos no excluidos mostrados en la gráfica, 0 se encuentran fuera de los límites de control en la primera gráfica, mientras que 0 están fuera de límites en la segunda.  Puesto que la probabilidad de que aparezcan 0 ó más puntos fuera de límites, sólo por azar, es 1,0 si los datos provienen de la distribución supuesta, no se puede rechazar la hipótesis de que el proceso se encuentra en estado de control estadístico con un nivel de confianza del 95%.

• DENSIDAD

Numero de subgrupos: 12

Tamaño de subgrupos: 5,0

0 subgrupos excluidos

Gráfico X-bar

0 Fuera de límite

Gráfico de Rangos

0 Fuera de límite

Estimado

Sigma estimada a partir del rango medio

[pic 16][pic 17]

Este procedimiento crea un gráfico de X-bar y R para pH.  Está diseñada para permitirle determinar si los datos provienen de un proceso en un estado de control estadístico.  Las gráficas de control se construyen bajo el supuesto de que los datos provienen de una distribución normal con una media igual a 2,88333 y una desviación estándar igual a 0,107481.  Estos parámetros fueron estimados a partir de los datos.  De los 12 puntos no excluidos mostrados en la gráfica, 0 se encuentran fuera de los límites de control en la primera gráfica, mientras que 0 están fuera de límites en la segunda.  Puesto que la probabilidad de que aparezcan 0 ó más puntos fuera de límites, sólo por azar, es 1,0 si los datos provienen de la distribución supuesta, no se puede rechazar la hipótesis de que el proceso se encuentra en estado de control estadístico con un nivel de confianza del 95%.

• VALORACION DE PRINCIPIO ACTIVO

Numero de subgrupos: 12

Tamaño de subgrupos: 5,0

0 subgrupos excluidos

Gráfico X-bar

0 Fuera de límite

Gráfico de Rangos

0 Fuera de límite

Estimado

Sigma estimada a partir del rango medio

[pic 18][pic 19]

Este procedimiento crea un gráfico de X-bar y R para la VALORACION DE PRINCIPIO ACTIVO.  Está diseñada para permitirle determinar si los datos provienen de un proceso en un estado de control estadístico.  Las gráficas de control se construyen bajo el supuesto de que los datos provienen de una distribución normal con una media igual a 99,4899 y una desviación estándar igual a 0,0901046.  Estos parámetros fueron estimados a partir de los datos.  De los 12 puntos no excluidos mostrados en la gráfica, 0 se encuentran fuera de los límites de control en el primer gráfico, mientras que 0 están fuera de límites en la segunda.  Puesto que la probabilidad de que aparezcan 0 ó más puntos fuera de límites, sólo por azar, es 1,0 si los datos provienen de la distribución supuesta, no se puede rechazar la hipótesis de que el proceso se encuentra en estado de control estadístico con un nivel de confianza del 95%.

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