Cómo se usa
- Pega una columna por variable o grupo. La fila de encabezado es opcional.
- Mira la tabla de pruebas de normalidad. Un valor p de Shapiro–Wilk de 0,05 o más significa que no hay evidencia en contra de la normalidad.
- Revisa la asimetría, la curtosis y el gráfico Q-Q; lo que buscas son puntos cerca de la recta.
- Para un ANOVA, comprueba cada grupo por separado, una columna por grupo.
Opciones explicadas
- Shapiro–Wilk
- Sirve para entre 3 y 5000 datos y es la prueba general más usada y más potente. Cuanto más cerca de 1 está W, más normales parecen los datos.
- K-S (Lilliefors)
- Usa la media y la DE de la muestra, así que necesita la corrección de Lilliefors. Es la prueba K-S que muestra SPSS en Explorar.
- Asimetría y curtosis
- Las dos valen 0 en una distribución normal. Una asimetría positiva indica una cola larga a la derecha; una curtosis positiva, colas más pesadas. Si el valor se aleja de 0 más de unas dos veces su error estándar, probablemente hay una desviación real.
Un ejemplo práctico
Los datos de muestra son dos columnas de 15 valores:
| Variable | Shapiro–Wilk W | p | K-S D | p | Asimetría | Curtosis |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | 0,879 | 0,046 | 0,181 | 0,206 | 1,33 (EE 0,58) | 1,54 (EE 1,12) |
| B | 0,994 | 1,000 | 0,076 | 1,000 | −0,04 | −0,30 |
La columna A tiene un valor p de Shapiro–Wilk de 0,046, así que no es normal. Su asimetría de 1,33 supera el doble de su error estándar: hay una cola larga a la derecha causada por el 7,9, y los puntos de arriba a la derecha del gráfico Q-Q se separan de la recta. K-S da p = 0,21 y no lo detecta, un buen ejemplo de lo conservadora que es. La columna B parece normal en todos los criterios.
Formato APA: W(15) = 0.879, p = .046.
Preguntas frecuentes
Las dos pruebas no coinciden. ¿Cuál uso?
Normalmente Shapiro–Wilk, que tiene más potencia con casi todos los tamaños de muestra. K-S es conservadora y tiende a decir «normal».
Con una muestra grande, hasta las desviaciones mínimas son significativas.
Sí. Con cientos de datos las pruebas detectan desviaciones sin importancia, mientras que la prueba t y el ANOVA son bastante robustos con ese tamaño. Fíjate entonces más en el gráfico Q-Q y en la asimetría.
Mis datos no son normales. ¿Y ahora?
Con muestras pequeñas y asimétricas usa una prueba no paramétrica (U de Mann–Whitney, rangos con signo de Wilcoxon, Kruskal–Wallis), o prueba una transformación logarítmica y vuelve a comprobar.
¿Qué debo comprobar en una regresión?
Los residuos, no las variables originales. Pega aquí los residuos de la calculadora de regresión.
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