No mundo do SQL Server, existem vários testes de adequação que podem ser usados para avaliar a normalidade dos dados. Um teste popular é o Teste Shapiro-Wilk, mas ele tem limitações quando se trata de lidar com grandes conjuntos de dados. Neste artigo, vamos explorar um teste alternativo chamado Teste Ryan-Joiner, que oferece resultados semelhantes sem as desvantagens.

O Teste Ryan-Joiner é um teste menos conhecido que está altamente correlacionado com o Teste Shapiro-Wilk. É particularmente útil para detectar não normalidade em cenários onde existem valores discrepantes ou mudanças nos dados. Embora haja informações públicas limitadas disponíveis sobre este teste, ele não é proprietário e pode ser implementado no SQL Server.

O teste avalia a normalidade calculando a correlação entre os dados e os escores normais dos dados. Se o coeficiente de correlação estiver próximo de 1, é provável que a população seja normal. A estatística Ryan-Joiner mede a força dessa correlação e, se ela ficar abaixo de um determinado valor crítico, a hipótese nula de normalidade da população é rejeitada.

Para implementar o Teste Ryan-Joiner no SQL Server, podemos usar o código T-SQL fornecido. O código permite que os usuários realizem o teste em qualquer coluna em qualquer banco de dados e ajusta a precisão dos cálculos para evitar estouro aritmético. A estatística do teste é interpretada comparando-a com a curva de sino – quanto mais próxima a estatística estiver de 1, mais de perto os dados seguem uma distribuição normal.

É importante observar que a confiabilidade do Teste Ryan-Joiner pode variar e é recomendável consultar um estatístico profissional ou verificar os resultados com dados de exemplo conhecidos. Se a confiabilidade for uma preocupação, existem testes alternativos, como os testes de Kolmogorov-Smirnov, Anderson-Darling, Kuiper’s, Lilliefors e Cramér-von Mises, que podem ser explorados.

No geral, o Teste Ryan-Joiner oferece uma alternativa útil ao Teste Shapiro-Wilk para avaliar a normalidade no SQL Server. É especialmente benéfico para lidar com grandes conjuntos de dados e cenários com valores discrepantes ou mudanças nos dados. Ao entender e implementar esses testes, os DBAs e mineradores de dados podem aprimorar suas capacidades de análise de dados e tomar decisões mais informadas.