Il test di Shapiro-Wilk è un test statistico utilizzato per verificare se un determinato campione di dati segue o meno una distribuzione normale. Prende il nome dai suoi sviluppatori Samuel Shapiro e Martin Wilk.
Questo test è ampiamente utilizzato in molti settori, come la psicologia, l'economia e la biologia, per determinare se i dati raccolti sono adatti per l'applicazione di determinate analisi statistiche.
Il test di Shapiro-Wilk si basa sull'ipotesi nulla che i dati seguano una distribuzione normale. Se il valore p associato al test è inferiore a un livello di significatività prefissato (solitamente 0,05 o 0,01), l'ipotesi nulla viene rifiutata e si conclude che i dati non seguono una distribuzione normale.
È importante notare che il test di Shapiro-Wilk non è l'unico test disponibile per verificare la normalità dei dati, ci sono anche altri test come il test di Kolmogorov-Smirnov e il test di Anderson-Darling. Inoltre, va considerato che il test di Shapiro-Wilk potrebbe mostrare bassa potenza di rilevamento della non-normalità con campioni di piccole dimensioni.
In sintesi, il test di Shapiro-Wilk è uno strumento statistico utilizzato per determinare se un campione di dati segue una distribuzione normale o meno, ed è utilizzato in vari settori per valutare la validità di alcune analisi statistiche.
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