Calculadora de teste de normalidade

Um teste de normalidade é um teste de hipótese estatística que avalia se uma amostra de dados se afasta significativamente da normalidade. Para uma determinada amostra \(X_i\), o objetivo do teste é avaliar se os dados se afastam significativamente da normalidade ou não.

Este teste de normalidade testará as seguintes hipóteses nulas e alternativas:

\(H_0: \) Os dados da amostra vêm de uma população distribuída normalmente

\(H_A: \) Os dados da amostra não vêm de uma população normalmente distribuída

Para realizar o teste de Anderson-Darling (AD), a seguinte estatística de teste é calculada:

\[ A^2 = -n - \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left((2i-1)\ln\Phi(Z_i) + (2(n-i)+1)\ln(1- \Phi(Z_i))\right) \left(1 + \frac{0.75}{n} - \frac{2.25}{n^2} \right)\]

Há outros testes de normalidade que você pode ter interesse em conferir, como o teste de normalidade de Shapiro-Wilk e o de Kolmogorov-Smirnov.

Se você precisar avaliar as propriedades da distribuição de \(X_i\), você pode usar nosso criador de gráficos de caixa e nosso Criador de Histograma .