Test de normalité de Shapiro-Wilk (Shapiro-Wilk normality test)

Exécution du test

# Soit y la variable dépendante et x la variable indépendante/manipulée
by(data$y, data$x, shapiro.test)

# Soit Y un vecteur de nos observations
shapiro.test(Y)

Interprétation

Exemple

Voici nos données et notre fichier d'analyse:

Importons nos données:

df <- read.csv("shapiro-wilk-normality-test.csv")

Nous allons tester deux distributions pour voir si celles-ci sont normales.

Nous pouvons visualiser nos données dans un histogramme:

hist(
    df$score_1,
    col="pink",
    xlab="Score 1",
    ylab="Fréquence",
    main="Shapiro-Wilk normality test"
)
hist(
    df$score_2,
    col="pink",
    xlab="Score 2",
    ylab="Fréquence",
    main="Shapiro-Wilk normality test"
)

Score 1Score 2

Nous pouvons maintenant réaliser notre test de normalité des distributions:

shapiro.test(df$score_1)
shapiro.test(df$score_2)

Nous pouvons donc conclure que l'échantillon score_1 est issu d'une distribution normale, et que score_2 ne l'est pas.