Quais testes e gráficos são usados para avaliar normalidade e como interpretar p-valores maiores que α?

Resposta

Testes: Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk, Gráficos: histograma e QQ-plot. Se \(p>\alpha\) não se rejeita \(H_0\) de normalidade.

Explicação:
Os testes fornecem estatística e p-value, comparar com nível de significância \( \alpha \) determina a decisão, valores de p maiores que \( \alpha \) indicam ausência de evidência contra a normalidade, os gráficos servem como verificação visual, histograma mostra forma e assimetria, QQ-plot mostra alinhamento com a reta teórica.

Exemplo:
Dados: c(4.2,5.1,4.8,5.0,4.9,5.3,4.7,5.2,4.6,5.0)
Supondo saída em R:
shapiro.test(dados) → \(W=0.98,\ p=0.95\)
ks.test(dados,"pnorm",mean(dados),sd(dados)) → \(D=0.12,\ p=0.86\)
Interpretação: ambos os p-values são maiores que \( \alpha=0.05\), portanto não rejeita-se \(H_0\) de normalidade; confirmar com histograma e QQ-plot, que devem mostrar distribuição aproximadamente simétrica e pontos próximos da reta.