Un ingeniero especializado en calidad que trabaja para una empresa de suplementos nutricionales desea evaluar el contenido de calcio en las cápsulas de vitamina. El ingeniero toma una muestra aleatoria de cápsulas y registra su contenido de calcio. Con base en la experiencia previa, el ingeniero sabe que los datos son asimétricos hacia la derecha.
El ingeniero realiza una transformación de Johnson para transformar los datos de modo que sigan una distribución normal y almacenar los valores transformados en la hoja de trabajo para efectuar otros análisis.
- Abra los datos de muestra, ContenidoCalcio.MTW.
- Elija .
- En Los datos están organizados como, seleccione Columna individual y luego ingrese Calcio.
- En Almacenar datos transformados en, en Columna individual, ingrese C2.
- Haga clic en Aceptar.
Interpretar los resultados
Minitab muestra una gráfica de probabilidad normal y un valor p para los datos originales y transformados. Si los datos son normales, los puntos en la gráfica siguen una línea aproximadamente recta y el valor p es mayor que el nivel de significancia. Para evaluar el ajuste de distribución, a menudo se utiliza un nivel de significancia de 0.05 ó 0.10.
Para los datos originales, los puntos de datos en la gráfica de probabilidad no siguen una línea recta y el valor p (0.046) es menor que alfa, lo que indica que los datos originales sobre calcio no son normales. Para los datos transformados, los puntos de datos en la gráfica de probabilidad se ubican a lo largo de la línea recta y el valor p (0.986) es mayor que alfa. Por lo tanto, usted puede presuponer que los datos sobre calcio transformados siguen una distribución normal.
