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A continuación se calculan las diferencias entre: el primero y el último; el segundo y el penúltimo; el tercero y el antepenúltimo, etc. y se corrigen con unos coeficientes tabulados por Shapiro y Wilk. El estadístico de prueba es: donde D es la suma de las diferencias corregidas.
Se debe recordar que para determinar el tipo de distribución existen diferentes pruebas estadísticas, tales como Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk o sesgo y curtosis. 1, 4 Como se observa en el Figura 1 , de comprobarse que los datos no siguen una distribución normal, los investigadores deberán elegir una de las pruebas no paramétricas.
8 de ene. de 2022 · Briefly stated, the Shapiro-Wilk test is a specific test for normality, whereas the method used by Kolmogorov-Smirnov test is more general, but less powerful (meaning it correctly rejects the null hypothesis of normality less often).
Ejemplos de cómo analizar la normalidad de los datos con R, test Shapiro-Wilk, test de Kolmogorov-Smirnov, test Lillefors y test de normalidad de Jarque-Bera.
Prueba de Shapiro-Wilks. 1. PRUEBA DE KOLMOGOROV-SMIRNOV Conocida como prueba K-S, es una prueba de signifi-cación estadística para verificar si los datos de la muestra proceden de una distribución normal. Se emplea para va-riables cuantitativas continuas y cuando el tamaño mues-tral es mayor de 50. Ejemplo número 1.
Para comprobar analíticamente la distribución normal de tus datos, existen varios procedimientos de prueba, siendo los más conocidos la prueba de Kolmogorov-Smirnov, la prueba de Shapiro-Wilk y la prueba de Anderson Darling. Con todas estas pruebas, estás comprobando la hipótesis nula de que tus datos se distribuyen normalmente.
El test de Shapiro-Wilks plantea la hipótesis nula que una muestra proviene de una distribución normal. Eligimos un nivel de significanza, por ejemplo 0,05, y tenemos una hipótesis alternativa que sostiene que la distribución no es normal.
