Services on Demand
Journal
Article
Indicators
Cited by SciELO
Access statistics
Related links
Similars in SciELO
Share
Revista Tecnológica-Educativa Docentes 2.0
On-line version ISSN 2665-0266
Abstract
SANCHEZ-SOLIS, Yuri; RAQUI-RAMIREZ, Christian Efrain; HUAROC-PONCE, Edwin Jhon and HUAROC-PONCE, Nilton Marx. Importancia de Conocer la Normalidad de los Datos Utilizados en los Trabajos de Investigación por Tesistas. Revista Docentes 2.0 [online]. 2024, vol.17, n.2, pp.404-413. Epub Apr 14, 2025. ISSN 2665-0266. https://doi.org/10.37843/rted.v17i2.554.
La importancia de conocer la normalidad de los datos en los trabajos de investigación es fundamental en la elección de los métodos adecuados para analizarlos y obtener conclusiones válidas y confiables. El objetivo de la investigación fue conocer la importancia de la prueba de normalidad en los trabajos de investigación como protocolo previo a la elección de la prueba estadística para el contraste de la hipótesis. La investigación se fundamentó bajo en el método hipotético-deductivo, paradigma positivista, con enfoque cuantitativo, de diseño no experimental y tipo descriptivo, con una población y muestra de 10 investigaciones recientes que abordan como tema principal la normalidad estadística de los datos. Las técnicas e instrumentos utilizados en esta investigación incluyen la revisión bibliográfica y el análisis de contenido. Los resultados revelan que hacer uso de métodos numéricos y gráficos permite una evaluación más completa de la normalidad de los datos. Utilizar ambos enfoques es recomendable para entender mejor la distribución de los datos y tomar decisiones informadas. Como discusión principal se plasma la idea de que los tamaños muestrales menores a 50, deben utilizar la prueba de Shapiro-Wilk. En conclusión, la prueba de normalidad es importante en la elección del procedimiento estadístico para la contrastación de hipótesis en un trabajo de investigación, lo que influye en la validez de los resultados obtenidos.
Keywords : Normalidad de datos; trabajos de investigación; tesistas; supuestos de normalidad; distribución normal.