*Procedimiento creado por:F.J.Herrero,M.Cuesta,P.Fernández y G.Vallejo (2010)
*Grupo de Diseños de Investigación y Análisis de Datos
*Departamento de Psicología - Universidad de Oviedo.
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*Anderson-Darling (más de 7 valores)
*Performs the Cramer-von Mises (más de 7 valores)
*Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) (más de 4 valores) -- El estadístico equivale a las difencias más extremas absolutas en el SPSS
*Pearson 
*Shapiro-Francia (entre 5 y 5000).
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*Procedimiento para comprobar los ajustes a la normalidad
*de las variables de una base de datos.
*R_get_specified_variables.sps.
get file='b:\R\trabajo\beatriz-carcel.sav'.
*Procedimiento en SPSS.
NPAR TESTS 
  /K-S(NORMAL)=delnosan delsan prienpri tempocontrol tempocontrol2 
  /MISSING ANALYSIS.

*Procedimiento en R.
BEGIN PROGRAM R.
library(nortest)
varnomb<-c("delnosan","delsan","prienpri","tempocontrol","tempocontrol2")
datos <- spssdata.GetDataFromSPSS(variables=varnomb) #Sólo variables sin mortalidad experimental
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k<-dim(datos) #dimension de la base de datos
m<-matrix(c(0), k[2], 10)
dimnames(m)[[2]] <- c("stat.ad","p.ad", "stat.cvm","p.cvm", "stat.lillie(K-S)","p.lillie(K-S)",
  "stat.pearson","p.pearson","stat.sf","p.sf") 
dimnames(m)[[1]] <- varnomb
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## test de normalidad
for (i in 1:k[2]) {
m[i,1]<-ad.test(datos[,i])$statistic
m[i,2]<-ad.test(datos[,i])$p.value
m[i,3]<-cvm.test(datos[,i])$statistic
m[i,4]<-cvm.test(datos[,i])$p.value
m[i,5]<-lillie.test(datos[,i])$statistic
m[i,6]<-lillie.test(datos[,i])$p.value
m[i,7]<-pearson.test(datos[,i])$statistic
m[i,8]<-pearson.test(datos[,i])$p.value
m[i,9]<-sf.test(datos[,i])$statistic
m[i,10]<-sf.test(datos[,i])$p.value
}
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#Exporta Tabla de resultados a SPSS en panel de pivotado
spsspivottable.Display(t(m),title="Tablas de resultados") #Transpuesta para dar un resultado semejante al SPSS
end program.