Comparación de métodos
Shapiro-Wilk, explicado sin rodeos
La prueba invisible que decide, en segundo plano, qué test de significancia usar.
¿Qué hace Shapiro-Wilk?
Shapiro-Wilk es una prueba estadística que evalúa si un conjunto de datos sigue (aproximadamente) una distribución normal. BunnyStat® la aplica sobre las diferencias entre el Método A y el Método B de cada par de muestras — no sobre los valores originales.
¿Por qué no aparece en el reporte?
Porque no es un resultado que el analista necesite interpretar por sí mismo — es una decisión interna que BunnyStat® usa para elegir automáticamente entre la prueba t pareada y Wilcoxon (ver Pearson y significancia). Mostrarla añadiría un número más para revisar sin darte ninguna decisión adicional que tomar: el resultado que sí importa es cuál prueba se aplicó y qué arrojó.
¿Cuándo importa y cuándo no?
Te importa indirectamente: si tus diferencias son normales, obtienes un test más potente (la t pareada); si no lo son, Wilcoxon te protege de conclusiones erróneas que surgirían de aplicar un test que asume normalidad sobre datos que no la cumplen. No necesitas ejecutarla tú mismo ni verificar su p-value — solo confiar en que la prueba de significancia que ves en tu reporte ya fue seleccionada correctamente para tus datos.
Fuente
- Shapiro, S.S. & Wilk, M.B. (1965). An analysis of variance test for normality (complete samples). Biometrika, 52(3-4), 591-611.