R による正規性の検定: Shapiro-Wilk test

UB3/informatics/r/shapiro_test

このページの最終更新日: 2021/07/08

  1. 概要: Shapiro-Wilk 検定

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概要: Shapiro-Wilk 検定

データが正規分布しているかどうかの検定には、Shapiro-Wilk 検定がよく使われる。R の関数は shapiro.test であり、実行はシンプル。

変数 A が正規分布しているかどうかの検定は、

shapiro.test(A)

とする。これを実行すると、以下のように結果が表示される。

Shapiro-Wilk normality test
data: A
W = 0.99845, p-value = 0.5231

この検定の帰無仮説は、「データが正規分布している」である。この例では p 値が 0.05 以上なので、帰無仮説を棄却できない。したがって、変数 testnorm は正規分布していると結論される。詳細は 仮説検定 のページを参照のこと。

p が 0.05 よりも小さいかどうかで判断する「普通の」検定と異なる判断になるので気をつけよう。


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