La prueba Shapiro-Wilk es un test estadístico muy similar a la prueba Kolmogorov-Smirnov que nos ayuda a saber si los datos de nuestra muestra proceden de una población que sigue una distribución normal. La principal diferencia de esta prueba con la de Kolmogorov-Smirnov reside en el tamaño muestral: esta prueba se aplica para variables cuantitativas con muestras menores o iguales a 50 participantes o items. Si la muestra es mayor, deberás realizar el prueba Kolmogorov-Smirnov, que se detalla haciendo clic en el siguiente enlace:
1.- ¿Qué es la prueba Shapiro-Wilk?
Al igual que la prueba Kolmogorov-Smirnov, es un test estadístico de bondad de ajuste a una distribución normal que se aplica en determinadas circunstancias para determinar si los datos de la muestra objeto de estudio se han extraído aleatoriamente de una población que siga un modelo de probabilidad ajustado a una distribución normal.
El test Shapiro-Wilk consiste en una prueba de significación estadística que contrasta las mismas hipótesis que en el caso de su "test hermano" Kolmogorov-Smirnov.
- Hipótesis nula (Ho). La muestra procede de una población que sigue una distribución normal. Aceptaremos esta hipótesis tan deseada cuando el p-valor (significatividad) es mayor a 0,050.
- Hipótesis alternativa (H1 o Ha). La muestra no procede de una población que se distribuye según un modelo de probabilidad normal. Por el contrario, aceptaremos esta hipótesis cuando el p-valor de la prueba sea menor que 0,050.
2.- ¿Qué requisitos se deben cumplir para realizar esta prueba?
Al contrario de su prueba "hermana" K-S, la muestra debe ser inferior o igual a 50 participantes o items y se debe efectuar para variables dependientes cuantitativas.
3.- Procedimiento en SPSS
Este tipo de análisis es muy sencillo en SPSS. Simplemente se debe seguir la siguiente ruta:
Analizar > Estadísticos descriptivos > Exploratorios
En la ventana introduciremos las variables objeto de estudio en el espacio Lista de dependientes. A continuación, se pulsará el botón Gráficos y se seleccionará Gráficos de normalidad con pruebas. Por último, pulsamos en Continuar y Aceptar.
4.- Interpretación de los resultados
En la Ventana de resultados se nos mostrarán las tablas. La que más nos interesa es la que tiene como título Pruebas de normalidad. En dicha tabla, podemos ver los resulados de las dos pruebas de bondad de ajuste a una distribución normal (la K-S y la S-W). Lo que tenemos que mirar es la columna de la Sig. (significación; p-valor) y determinar si aceptamos o rechazamos la hipótesis nula. Además, aconsejamos reflejar su correspondiente Estadístico (W).
En este caso miraremos la columna de Shapiro-Wilk, porque como se ha señalado anteriormente, nuestra muestra es menor que 50. No obstante, démonos cuenta que ambas pruebas nos llevan a la misma conclusión. En el ejemplo de la tabla debemos rechazar la hipótesis nula y concluir que nuestros datos proceden de una población que no se sigue una distribución normal.
Podemos seguir los consejos de la guía APA para reportar esta prueba en un informe o artículo científico. Esta guía nos sugiere que empecemos diciendo si la variable procede de una población que sigue una distribución normal. A continuación, reflejaremos el estadístico W de la prueba seguido de los grados de liberad entre paréntesis y finalizando con el p valor. Si nos damos cuenta, seguimos el orden con el que viene reflejado en la tabla. Veamos un ejemplo:
- El test Shapiro-Wilk indica que la variable Velocidad no sigue una distribución normal: W(24) = 0,882; p = 0,009.
- The Shapiro-Wilk test shows taht the variable "Velocidad" do not follow a normal distribution: W(24) = 0,882; p = 0,009.
5.- Guía para llevar a casa
Puedes escanear el siguiente código QR o hacer clic en el enlace para descargarte la guía de funcionamiento de esta prueba. Esto te permitirá llevarla a cualquier sitio e incluso imprimirla.
En esta guía vamos a aprender que es eso de la prueba Shapiro-Wilk y los supuestos que debemos cumplir para usarla. Además, descubriremos otra información de especial relevancia para nuestros análisis de la variable objeto de estudio. Puedes dejar tu comentario abajo sobre cualquier tema relacionado con la guía o con la prueba.
Sigma y Jacob Sierra Díaz
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