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Las pruebas de Normalidad evalúan datos que se distribuye simetricamente alrededor de la Media.

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Sirven para ver si los datos son normales, distribuidos de manera equilibrada.

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E = 30

X^2=1.6666

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No hay evidencia suficiente para concluir que la cantidad de productos defectuosos no sigue una distribución uniforme entre los turnos. Es razonable asumir que los defectos se distribuyen de manera uniforme

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no se puede rechazar por que es menor

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W= 0,9488

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Ho se rechaza por ser mayor del valor crítico

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Avanzando

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Datos

La muestra estuvo conformada por 30 estudiantes. Los tiempos de respuesta (en segundos) registrados fueron:

15.2, 14.8, 13.9, 15.1, 14.6, 16.0, 14.9, 15.3, 14.1, 15.7, 14.5, 15.5, 16.1, 14.4, 15.0, 14.7, 15.6, 15.4, 14.3, 15.9, 14.2, 15.8, 14.0, 15.3, 16.2, 15.0, 15.2, 14.9, 15.5, 14.5

Metodología

Se aplicó la prueba de Shapiro-Wilk para verificar la hipótesis nula de normalidad:
- H₀: Los tiempos de respuesta siguen una distribución normal.
- H₁: Los tiempos de respuesta no siguen una distribución normal.
Se consideraron dos niveles de significancia: α = 0.05 y α = 0.02.

Resultados

Media = 15.05, Desviación estándar = 0.65
Estadístico Shapiro-Wilk: W = 0.976, p-valor = 0.710
Decisión:
Con α = 0.05: p = 0.710 > 0.05, no se rechaza H₀.
Con α = 0.02: p = 0.710 > 0.02, no se rechaza H₀.

Conclusión

Los tiempos de respuesta de los estudiantes siguen una distribución normal tanto al 5% como al 2% de significancia. Por lo tanto, es válido aplicar métodos estadísticos paramétricos, como el ANOVA de medidas repetidas, en el análisis principal.

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Prueba de Shapiro-Wilk

Estadístico = 0.976

p-value = 0.710

Como p>0.05p > 0.05p>0.05 y p>0.02p > 0.02p>0.02, no se rechaza H

(los datos siguen una distribución normal).

Conclusión:
Los tiempos de respuesta de los 30 estudiantes sí siguen una distribución normal, tanto al nivel de significancia del 5% (α=0.05) como al del 2% (α=0.02)