Disponible con una licencia de Geostatistical Analyst.
La transformación de puntuación normal (NST) es distinta de las transformaciones de Box-Cox, arcoseno y logarítmicas (BAL) en varios sentidos:
- La función de NST se adapta a cada dataset concreto, mientras que las transformaciones de BAL no (por ejemplo, la función de transformación logarítmica siempre toma el logaritmo natural de los datos).
- El objetivo de la NST es hacer que los errores aleatorios de toda la población (no solo la muestra) se distribuyan normalmente. Por ello, es importante que la distribución acumulada de la muestra refleje con precisión la verdadera distribución acumulada de toda la población (lo que requiere un muestreo correcto de la población y, posiblemente, desagrupar para tener en cuenta el muestreo preferencial en algunas ubicaciones del área de estudio). Por otro lado, BAL afecta a los datos de muestra y puede tener los objetivos de estabilizar la varianza, corregir el sesgo o hacer que la distribución se acerque más a la distribución normal.
- La NST debe ocurrir tras la eliminación de la tendencia de los datos para que la covarianza y los semivariogramas se calculen sobre los residuales tras la corrección de la tendencia. En cambio, las transformaciones BAL se utilizan para intentar eliminar cualquier relación entre la varianza y la tendencia. Por ello, después de aplicar la transformación BAL a los datos, existe la opción de eliminar la tendencia y modelar la autocorrelación espacial. Una consecuencia de este proceso es que a menudo se obtienen residuales que tienen una distribución aproximadamente normal, pero este no es un objetivo específico de las transformaciones BAL como lo es para la transformación NST.