PRUEBA DE NORMALIDAD DE SHAPIRO-WILK

La prueba de normalidad de Shapiro-Wilk es aplicable cuando se analizan muestras compuestas por menos de 50 elementos (muestras pequeñas).

Las hipótesis estadísticas son las siguientes:

H0: La variable presenta una distribución normal
H1: La variable presenta una distribución no normal

Toma de decisión:
Sig(p valor) > alfa: No rechazar H0 (normal).
Sig(p valor) < alfa: Rechazar H0 (no normal)

Donde alfa representa la significancia, que en este ejemplo hipotético es igual al 5% (0,05).

#Se trabajará con la variable Datos
datos<- c(23,34,45,65,54,32,23,43,54,67,87,65,45,34,54)
shapiro.test(datos)
## 
##  Shapiro-Wilk normality test
## 
## data:  datos
## W = 0.9556, p-value = 0.6164

Como el p valor (0,6164) es mayor a alfa (0,05), no se rechaza la hipótesis nula (H0), por lo tanto, la variable “Datos” presenta un comportamiento normal o paramétrico.

La sintaxis básica para genera la prueba en R es:

shapiro.test(variable)

Realizado Por: Luis Fernando Parada Guachalla
Economista - Ing. Comercial, Experto en Análisis estadístico y Business Intelligence
Contactos: f3rnando-@live.com y estadistick@gmail.com
(Santa Cruz - Bolivia)