Shapiro-Wilk检验结果如何解读？

Question

**问题：如何正确解读Shapiro-Wilk检验的结果以判断数据是否符合正态分布？** 在使用Shapiro-Wilk检验进行正态性检验时，许多用户对如何准确解读其输出结果存在困惑。该检验的原假设（H₀）是“数据服从正态分布”，备择假设（H₁）是“数据不服从正态分布”。通常关注两个指标：统计量W和对应的p值。 当p值小于显著性水平（如0.05）时，拒绝原假设，认为数据不满足正态性；反之，则不能拒绝原假设，可认为数据近似正态。但需要注意，该检验对小样本敏感度较低，而对大样本可能过于严格。因此，在实际应用中应结合图形分析（如Q-Q图）共同判断正态性更为可靠。