Análisis de normalidad con python
Más sobre ciencia de datos: cienciadedatos.net
Introducción¶
Los análisis de normalidad, también llamados contrastes de normalidad, tienen como objetivo analizar si los datos disponibles podrían proceder de una población con una distribución normal. Existen tres estrategias principales abordar este análisis:
Representaciones gráficas
Métodos analíticos
Test de hipótesis.
Uno de los ejemplos más empleados cuando se habla de variables aleatorias que siguen una distribución normal es la altura de las personas. Esta afirmación no es arbitraria, los procesos cuyo resultado es la suma de muchas pequeñas interacciones suelen converger en una distribución normal. La altura de una persona, es el resultado de miles de factores que se suman unos a otros condicionando el crecimiento.
A lo largo del siguiente documento se muestra como utilizar diferentes estrategias para determinar si la altura de un conjunto de personas sigue una distribución normal.
Librerías¶
Las librerías utilizadas en este documento son:
# Tratamiento de datos
# ==============================================================================
import pandas as pd
import numpy as np
# Gráficos
# ==============================================================================
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import seaborn as sns
# Preprocesado y análisis
# ==============================================================================
import statsmodels.api as sm
from scipy import stats
# Configuración matplotlib
# ==============================================================================
plt.style.use('ggplot')
# Configuración warnings
# ==============================================================================
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
Datos¶
Los datos utilizados en este ejemplo se han obtenido del libro Statistical Rethinking by Richard McElreath. El set de datos contiene información recogida por Nancy Howell a finales de la década de 1960 sobre el pueblo !Kung San, que viven en el desierto de Kalahari entre Botsuana, Namibia y Angola.
# Datos
# ==============================================================================
url = ('https://raw.githubusercontent.com/JoaquinAmatRodrigo/' +
'Estadistica-machine-learning-python/master/data/Howell1.csv')
datos = pd.read_csv(url)
print(datos.info())
datos.head(4)
De todos los datos disponibles se seleccionan únicamente mujeres mayores de 15 años.
datos = datos[(datos.age > 15) & (datos.male ==0)]
peso = datos['weight']
Métodos gráficos¶
Uno de los métodos gráficos más empleados para el análisis de normalidad consiste en representar los datos mediante un histograma y superponer la curva de una distribución normal con la misma media y desviación estándar que los datos disponibles.
# Histograma + curva normal teórica
# ==============================================================================
# Valores de la media (mu) y desviación típica (sigma) de los datos
mu, sigma = stats.norm.fit(peso)
# Valores teóricos de la normal en el rango observado
x_hat = np.linspace(min(peso), max(peso), num=100)
y_hat = stats.norm.pdf(x_hat, mu, sigma)
# Gráfico
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))
ax.plot(x_hat, y_hat, linewidth=2, label='normal')
ax.hist(x=peso, density=True, bins=30, color="#3182bd", alpha=0.5)
ax.plot(peso, np.full_like(peso, -0.01), '|k', markeredgewidth=1)
ax.set_title('Distribución peso mujeres mayores de 15 años')
ax.set_xlabel('peso')
ax.set_ylabel('Densidad de probabilidad')
ax.legend();
Otra representación utilizada con frecuencia son los gráficos de cuantiles teóricos (Gráficos Q-Q). Estos gráficos comparan los cuantiles de la distribución observada con los cuantiles teóricos de una distribución normal con la misma media y desviación estándar que los datos. Cuanto más se aproximen los datos a una normal, más alineados están los puntos entorno a la recta.
# Gráfico Q-Q
# ==============================================================================
fig, ax = plt.subplots(figsize=(7,4))
sm.qqplot(
peso,
fit = True,
line = 'q',
alpha = 0.4,
lw = 2,
ax = ax
)
ax.set_title('Gráfico Q-Q del peso mujeres mayores de 15 años', fontsize = 10,
fontweight = "bold")
ax.tick_params(labelsize = 7)
El análisis gráfico parece indicar que los datos siguen una distribución normal.
Métodos analíticos asimetría y curtosis¶
Los estadísticos de asimetría (Skewness) y curtosis pueden emplearse para detectar desviaciones de la normalidad. Un valor de curtosis y/o coeficiente de asimetría entre -1 y 1, es generalmente considerada una ligera desviación de la normalidad (Bulmer, 1979), (Brown, n.d.). Entre -2 y 2 hay una evidente desviación de la normal pero no extrema.
print('Kursotis:', stats.kurtosis(peso))
print('Skewness:', stats.skew(peso))
Contraste de hipótesis¶
Los test Shapiro-Wilk test y D'Agostino's K-squared test son dos de los test de hipótesis más empleados para analizar la normalidad. En ambos, se considera como hipótesis nula que los datos proceden de una distribución normal.
El p-value de estos test indica la probabilidad de obtener unos datos como los observados si realmente procediesen de una población con una distribución normal con la misma media y desviación que estos. Por lo tanto, si el p-value es menor que un determinado valor (típicamente 0.05), entonces se considera que hay evidencias suficientes para rechazar la normalidad.
El test de Shapiro-Wilk se desaconseja cuando se dispone de muchos datos (más de 50) por su elevada sensibilidad a pequeñas desviaciones de la normal.
# Shapiro-Wilk test
# ==============================================================================
shapiro_test = stats.shapiro(peso)
shapiro_test
# D'Agostino's K-squared test
# ==============================================================================
k2, p_value = stats.normaltest(peso)
print(f"Estadístico = {k2}, p-value = {p_value}")
Ninguno de los test muestra evidencias para rechazar la hipótesis de que los datos se distribuyen de forma normal (p-value muy próximo a 1).
Cuando estos test se emplean con la finalidad de verificar las condiciones de métodos paramétricos, por ejemplo un t-test o un ANOVA, es importante tener en cuenta que, al tratarse de p-values, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra más poder estadístico tienen y más fácil es encontrar evidencias en contra de la hipótesis nula de normalidad. Al mismo tiempo, cuanto mayor sea el tamaño de la muestra, menos sensibles son los métodos paramétricos a la falta de normalidad. Por esta razón, es importante no basar las conclusiones únicamente en el p-value del test, sino también considerar la representación gráfica y el tamaño de la muestra.
Consecuencias de la falta de normalidad¶
El hecho de no poder asumir la normalidad influye principalmente en los test de hipótesis paramétricos (t-test, anova,…) y en los modelos de regresión. Las principales consecuencias de la falta de normalidad son:
Los estimadores mínimo-cuadráticos no son eficientes (de mínima varianza).
Los intervalos de confianza de los parámetros del modelo y los contrastes de significancia son solamente aproximados y no exactos.
Los test estadísticos expuestos requieren que la población de la que procede la muestra tenga una distribución normal, no la muestra en sí. Si la muestra se distribuye de forma normal, se puede aceptar que así lo hace la población de origen. En el caso de que la muestra no se distribuya de forma normal pero se tenga certeza de que la población de origen sí lo hace, entonces, puede estar justificado aceptar los resultados obtenidos por los contrastes paramétricos como válidos.
Información de sesión¶
from sinfo import sinfo
sinfo()
Bibliografía¶
OpenIntro Statistics: Fourth Edition by David Diez, Mine Çetinkaya-Rundel, Christopher Barr
Shapiro, S. S., & Wilk, M. B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3/4), 591-611
D’Agostino, R. B. (1971), “An omnibus test of normality for moderate and large sample size”, Biometrika, 58, 341-348
D’Agostino, R. and Pearson, E. S. (1973), “Tests for departure from normality”, Biometrika, 60, 613-622
https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section2/prc213.htm
¿Cómo citar este documento?
Analisis de normalidad con Python por Joaquín Amat Rodrigo, disponible con licencia CC BY-NC-SA 4.0 en https://www.cienciadedatos.net/documentos/pystats06-analisis-normalidad-python.html 
¿Te ha gustado el artículo? Tu ayuda es importante
Mantener un sitio web tiene unos costes elevados, tu contribución me ayudará a seguir generando contenido divulgativo gratuito. ¡Muchísimas gracias! 😊
Este contenido, creado por Joaquín Amat Rodrigo, tiene licencia Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International.