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los métodos de los que hemos estado hablando, incluidos los t-tests, asumen distribuciones poblacionales normales y aunque podemos demostrar por simulación que esa suposición particular de que las distribuciones poblacionales son normales no es particularmente importante, aún hay cosas que a veces podemos hacer para que nuestros datos parezcan más normales, de modo que podamos respaldar mejor los métodos que queremos usar, incluso si un t-test no depende tanto de la normalidad. Si podemos hacer que la suposición de normalidad sea más verdadera, eso solo puede ser algo bueno. Cada vez que tus datos consisten en distancias, tiempos o dinero, cualquier valor que deba ser positivo, es muy probable que si hicieras un histograma de esos valores, se vería así, en otras palabras, estaría sesgado hacia la derecha. Ahora, como nota al margen, personalmente siempre he encontrado este término confuso porque me parece que esta es una distribución inclinada hacia la izquierda, así que la mejor manera de recordar esto es que es justo lo opuesto a la dirección en la que se inclina. Esta es una distribución sesgada a la derecha.
