Statistikguru

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On 16.01.2020
Last modified:16.01.2020

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The Shapiro—Wilk test is a test of normality in frequentist statistics. The Shapiro—Wilk test tests the null hypothesis that a sample x 1 , The test statistic is.

The cutoff values for the statistics are calculated through Monte-Carlo simulations. The null-hypothesis of this test is that the population is normally distributed.

Thus, if the p value is less than the chosen alpha level , then the null hypothesis is rejected and there is evidence that the data tested are not normally distributed.

On the other hand, if the p value is greater than the chosen alpha level, then the null hypothesis that the data came from a normally distributed population can not be rejected e.

Like most statistical significance tests , if the sample size is sufficiently large this test may detect even trivial departures from the null hypothesis i.

Monte Carlo simulation has found that Shapiro—Wilk has the best power for a given significance , followed closely by Anderson—Darling when comparing the Shapiro—Wilk, Kolmogorov—Smirnov , Lilliefors and Anderson—Darling tests.

Royston proposed an alternative method of calculating the coefficients vector by providing an algorithm for calculating values, which extended the sample size to 2, From Wikipedia, the free encyclopedia.

Retrieved March 24, Discovering statistics using SPSS 3rd ed. Los Angeles [i. Thousand Oaks, Calif. Journal of Statistical Modeling and Analytics.

Retrieved 30 March Statistics and Computing. Retrieved 26 February Journal of Applied Statistics. Outline Index.

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