Testes de normalidade: hipótese nula e alternativa
Publicado em 26 de julho de 2013 por Luiz Felippe Salemi
Testes de normalidade: hipótese nula e alternativa
O testes de normalidade são testes que examinam formalmente se um conjunto de observações de uma determinada variável possuem distribuição normal.
Existem vários testes que examinam se distribuição dos dados é normal. Entre os mais famosos estão o de Shapiro-Wilk, Anderson-Darling e Kolmogorov-Smirnov. Todos eles possuem a hipótese alternartiva que os dados possuem distribuição diferente da normal. De maneira similar, a hipótese nula deles é que os dados possuem a distribuição normal.
Dessa forma, quando o teste resulta em um “p” menor que 0,05, isto quer dizer que os dados não possuem distribuição normal. Da mesma forma, valores de “p” maiores que 0,05 indicam que os dados apresentam a distribuição normal.
Com isso, espera-se que fique claro quais são hipóteses dos testes e, baseado nos valores de “p”, como interpretar os resultados destes testes.
Preparado a partir de:
ANDERSON, D.R.; SWEENEY, D.J.; WILLIAMS, T.A. Estatística Aplicada à Administração e Economia. 2ª Edição. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2002. 642p.