CONSIDERAÇÕES SOBRE TESTES DE NORMALIDADE UTILIZADOS PELO SOFTWARE GRETL

Resumo

Na inferência estatística, muitas vezes deseja-se que os dados analisados apresentem uma distribuição normal, para cumprirem as suposições do modelo teórico utilizado. Para verificação desta propriedade são utilizados os chamados testes de normalidade, que possuem a função de averiguar se a distribuição de probabilidade associada a um conjunto de dados pode ser aproximada a distribuição normal. O presente estudo avaliou a qualidade dos quatro testes de normalidade existentes no software estatístico Gretl: teste de Jarque-Bera, teste de Doornik-Hansen, teste de Shapiro-Wilk e teste de Kolmogorv-Smirnov Lilliefors. Foram geradas amostras com 20, 50, 100 e 500 unidades amostrais oriundas de população normalmente distribuída e não normalmente distribuída. Ao final da análise, constatou-se que todos os testes apresentaram bom desempenho para as amostras geradas com normalidade, o mesmo não acontecendo em caso contrário. Em amostras geradas com distribuição não normal, o teste de Shapiro-Wilk apresentou o melhor desempenho, principalmente em amostras menores. Destaca-se, entretanto que, para grandes amostras, todos os testes também apresentaram bom desempenho.