El test de Shapiro-Wilk se usa para contrastar si un conjunto de datos siguen una distribución normal o no. Este hecho es de vital importancia porque otros muchos análisis estadísticos requieren de la normalidad de los datos para poder llevarlos a cabo.
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Contraste de hipótesis
- H0: los datos provienen de una distribución normal
- H1: los datos no provienen de una distribución normal
Datos e importación en R Commander
Los datos con los que vamos a contrastar su normalidad se pueden descargar aquí. Una vez descargados lo cargamos en R Commander.
Diagrama de densidad de los datos
Esta figura es opcional, y en ningún caso es necesaria para constrastar la normalidad, pero considero que viene bien para darnos una idea de si nuestros datos se ajustan visualmente o no a una normal. En R Commander se hace así:
Test de normalidad Shapiro-Wilk
Una vez visto que visualmente parece seguir una normal, nos queda contrastar estadísticamente si esto es así. En R Commander seguimos los siguientes pasos:
Los resultados los copiamos a continuación, junto con su interpretación.
> with(Shapiro, shapiro.test(V1)) Shapiro-Wilk normality test data: V1 W = 0.9849, p-value = 0.9349 Interpretación: como el p-valor es mayor que 0.05 (0.9349 > 0.05) aceptamos la hipótesis nula (H0), por lo que podemos afirmar que nuestros datos se distribuyen siguiendo una normal.
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