Resumo

CORREA-ALVAREZ, Cristian David; ROJAS-MORA, Jessica María; ZUMAQUE-BALLESTEROS, Antonio Elías  e  BRU-CORDERO, Osnamir Elias. Estudio de simulación sobre la potencia y sensibilidad de dieciséis pruebas de normalidad en distintos escenarios de no normalidad. TecnoL. [online]. 2025, vol.28, n.62, e209.  Epub 22-Ago-2025. ISSN 0123-7799.

En el análisis de datos, la validación del supuesto de normalidad es crucial para determinar si es correcto aplicar métodos paramétricos. El objetivo de esta investigación fue comparar la potencia y sensibilidad de dieciséis pruebas de normalidad, clasificadas según diversos aspectos. La metodología utilizada consistió en simular datos a partir del sistema de contaminación Fleishman para evaluar las pruebas en situaciones de no normalidad y diez distribuciones con distintos grados de desviación de la normalidad. Los resultados obtenidos fueron que las pruebas basadas en la correlación y la regresión, como Shapiro-Wilk y Shapiro-Francia, superaron a las demás en potencia, especialmente, para muestras grandes y desviaciones sustanciales de la normalidad. Para desviaciones moderadas se observó que las pruebas de D’Agostino-Pearson y de sesgo se desempeñaron bien, mientras que, para desviaciones bajas, sobresalieron la prueba robusta de Jarque-Bera y la prueba de Jarque-Bera. Además, algunas pruebas mostraron una elevada potencia en distintos tipos de distribuciones, como Snedecor-Cochran y Chen-Ye para distribuciones platicurticas simétricas, y Snedecor-Cochran y Chen-Ye para distribuciones leptocurticas asimétricas. Estos resultados aportaron información valiosa sobre la selección de pruebas de normalidad adecuadas en función de las características de la muestra, lo que ayuda a los investigadores a mejorar la fiabilidad de la inferencia estadística. En conclusión, este artículo muestra escenarios donde las pruebas estadísticas más conocidas no siempre son las más efectivas.

Palavras-chave : Método de clasificación de distribuciones; método de Fleishman; simulación Monte Carlo; pruebas de normalidad; comparación de potencias.

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