Normallik Testleri 
İstatistiksel yöntemlerin birçoğu normallik varsayımına dayanır. Anova, Regresyon, t testi gibi testler 
verilerin normal dağılıma sahip olduğu durumlarda kullanılmaktadır. Bu nedenle de analize 
başlamadan önce veri setinin dağılımının normal olup olmadığının test edilmesi gerekir. 
Eğer veri setinin dağılımı normal değilse veri seti aşağıda gösterilen alternatif yaklaşımlardan bir tanesi 
kullanılarak analiz edilmelidir. 
Bu alternatif yaklaşımlar 
• 
Parametrik Olmayan Teknikler 
• 
Dayanıklı (Robust) Teknikler 
• 
Dönüşümler 
olarak belirtilebilir. 
Literatüre girmiş birçok normallik varsayımı testi vardır. Bunlar söyle sıralanabilir: 
• Anderson – Darling Testi 
• Shapiro – Wilk Testi 
• Kolmogorov – Smirnov Tek Ornek Testi 
• Pearson Ki Kare Uygunluk Testi 
• Cramer- Von Mises Testi 
• Shapiro – Francia Testi 
Bu testler birbirinin türevi olarak şekilde çoğaltılmıştır. Yani bu listeyi daha da genişletmek 
mümkündür. Yapılan çalışmalarda ise Shapiro-Wilk testi ve Anderson-Darling testi diğerlerine göre 
daha güçlü bulunmuştur. Bu sebeple kullanılan paket program ya da R ve Python gibi istatistik ve veri 
bilimi alanında kullanılan yazılım dillerinde farklı tiplerde testler uygulanabilmektedir. Örnek vermek 
gerekirse SPSS`te Shapiro – Wilk ve Kolmogorov Smirnov testleri Minitab programıysa Anderson-
Darling, Ryan Joiner ve Kolmogorov Smirnov testlerini sunmaktadır. 
Dersimizde faydalandığımız R programında ise kullanıcıların ekledikleri paketlerle bu metotlar sürekli 
artış gösterebilmektedir. Temel olarak bulunan Shapiro – Wilk testi herhangi bir paket yüklemeye 
gerek kalmadan “shapiro.test” komutuyla hemen uygulanmaktadır. Bu testin yanında “nortest” 
paketinde bulunan diğer testleri de kullanabiliriz. Bu pakette aşağıdaki normallik testleri 
bulunmaktadır.  
• 
ad.test  
Anderson-Darling normallik testi  
• 
cvm.test 
Cramer-von Mises normallik testi   
• 
lillie.test 
Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normallik testi  
• 
pearson.test 
Pearson chi-square  normallik testi  
• 
sf.test  
Shapiro-Francia normallik testi  
Burada test edilen hipotezler su şekildedir. 
H0: Verilerin geldiği dağılım ile normal dağılım arasında farklılık yoktur. 
H1: Verilerin geldiği dağılım ile normal dağılım arasında farklılık vardır. 
Bu hipotezlerin yaygın olarak yazılımı ise su şekilde olmaktadır. 
H0: Veriler normal dağılmıştır.