Un test de normalidad evalúa formalmente, mediante una prueba de hipótesis, si existe evidencia suficiente para descartar que un conjunto de datos provenga de una distribución normal, un supuesto que muchas técnicas estadísticas paramétricas requieren para ser aplicadas de forma válida.
Por qué no siempre son la última palabra
Con muestras muy grandes, estos tests pueden detectar desviaciones diminutas y prácticamente irrelevantes de la normalidad perfecta como estadísticamente significativas; por eso suelen complementarse con inspección visual, como histogramas o gráficos de cuantiles, para evaluar qué tan importante es en la práctica esa desviación detectada.