normaliteitsaanname
Normaliteitsaanname is de veronderstelling dat de data of de residuen van een statistisch model normaal verdeeld zijn. In veel paramedische en wetenschappelijke analyses vormt deze aanname de basis voor de afleiding van statistische beslissingen, zoals p-waarden en betrouwbaarheidsintervallen. Ze komt vaak voor in analyses waarbij veronderstellingen over de verdeling van populatieparameters of fouttermen worden gemaakt, bijvoorbeeld bij t-toetsen, ANOVA en lineaire regressie.
In lineaire regressie wordt doorgaans verondersteld dat de fouttermen normaal verdeeld zijn en onafhankelijk zijn. Dit
Diagnostiek kan plaatsvinden via grafische methoden zoals histogrammen en Q-Q-plots, en via statistische toetsen zoals Shapiro-Wilk
Wanneer de normaliteitsaanname niet houdbaar is, kunnen transformeren van de data (bijv. log- of Box-Cnox-transformatie), robuuste