Presentación formas básica

Pruebas de Normalidad: Ryan–Joiner y Shapiro–Wilk

Maria fernanda

INTRODUCCION

• Explicación general de la importancia de la normalidad en los datos.
• Las pruebas de normalidad ayudan a determinar si los datos siguen una distribución normal.
• Relevancia en estadística para pruebas paramétricas

Prueba de Ryan–Joiner

Es una prueba estadística que evalúa si una muestra sigue una distribución normal. Basada en el cálculo de una estadística de prueba que compara los momentos empíricos de los datos con los momentos teóricos de una distribución normal.

Características de la prueba Ryan–Joiner

Ventajas:

• Útil para muestras pequeñas.
• Menos sensible a las desviaciones en los extremos de los datos.

• Limitaciones:
• Puede ser menos efectivo en distribuciones no normales con colas pesadas.
• Requiere un tamaño de muestra mínimo.

Prueba de Shapiro–Wilk

Es otra prueba estadística que verifica si los datos siguen una distribución normal, pero es más sensible en muestras pequeñas.Compara los datos con una distribución normal mediante una estadística de prueba que mide la concordancia de los datos con los parámetros de la distribución normal.

Características de la prueba Shapiro–Wilk

• Ventajas:
• Muy potente en muestras pequeñas.
• Más sensible que otras pruebas de normalidad.

• Limitaciones:
• Puede ser demasiado sensible en muestras grandes, detectando diferencias pequeñas que no son significativas.
• Requiere un análisis previo del tamaño de muestra adecuado.

Comparación entre Ryan–Joiner y Shapiro–Wilk

CONCLUCIONES

Conclusiones

• Ambas pruebas son útiles para evaluar la normalidad, pero la Shapiro–Wilk es más potente en muestras pequeñas.
• La Ryan–Joiner es útil en casos con mayor número de datos y es menos sensible a las colas de la distribución.
• Elección depende de las características de la muestra y la sensibilidad deseada.

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