Kolmogorov-Smirnov test (KS test) se običajno uporablja za preverjanje normalnosti velikih vzorcev podatkov (več kot 50 opazovanj), ker ima dobro moč, ko je vzorec večji. Ta test se lahko uporablja tudi za preverjanje ustreznosti drugih vrst porazdelitev.
Shapiro-Wilk test (SW test) se uporablja predvsem za preverjanje normalnosti manjših vzorcev podatkov (običajno manj kot 50 opazovanj). Ta test je občutljiv na majhne odstopanja od normalne porazdelitve, ki jih Kolmogorov-Smirnov test morda ne bi zaznal.
Čeprav sta oba testa namenjena preverjanju normalnosti podatkov, se razlikujeta po načinu, kako ocenita normalnost podatkov. Kolmogorov-Smirnov test (KS test) primerja kumulativno porazdelitveno funkcijo opazovanih podatkov z napovedano porazdelitveno funkcijo, ki temelji na predpostavki normalne porazdelitve. Shapiro-Wilk test (SW test) oceni korelacijo med opazovanimi podatki in njihovimi pričakovanimi vrednostmi, če so podatki normalno porazdeljeni.
Pri izbiri med KS in SW testom je pomembno upoštevati velikost vzorca in cilje raziskave. Za večje vzorce se običajno uporablja KS test, medtem ko se SW test uporablja za manjše vzorce, kjer je normalnost bolj pomembna. Poleg tega se KS test uporablja tudi za preverjanje ustreznosti drugih vrst porazdelitev, medtem ko je SW test osredotočen na preverjanje normalnosti podatkov.
