Statistical tests of normality: a comparative analysis of Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, Ryan-Joiner, And Jarque-Bera
DOI:
https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp%25ppKeywords:
Anderson-Darling, Jarque-Bera, Kolmogorov-Smirnov, Normality tests, Ryan-Joiner, Shapiro-WilkAbstract
The objective of this article is to apply the normality tests Kolmogorov-Smirnov, Shapiro-Wilk, Anderson-Darling, Ryan-Joiner, and Jarque-Bera based on a review of the existing literature, in the analysis of a time series. The research adopts a mixed-methods approach, combining quantitative and qualitative analysis of the variables, allowing for the assessment of the degree of deviation from a normal distribution. This is an explanatory study that provides a detailed comparison of each test and its application in various statistical contexts applied to a data series. These tests are essential for verifying the assumption of normality in data before applying parametric statistical methods. The main findings indicate that the ability to determine whether a sample comes from a normally distributed population is crucial for selecting appropriate statistical techniques, ensuring both validity and reliability. Furthermore, it facilitates the identification of deviations from normality that may require data transformations or the use of alternative non-parametric methods. In this regard, the results show that these tools are applicable in various economic and social fields, among others, ensuring that statistical analyses are accurate and appropriate especially in contexts where rapid decision-making is essential
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