我的公司拥有有限的 JMP 许可证，因此我需要为非 JMP 用户制作一个工具，该工具可以为小数据集（<= 50 点）生成与 JMP 相同的 W 统计量。
我按照 Shapiro-Wilk 算法制作的工具产生的输出与这个在线工具完全相同（仅适用于 <=50 个数据点），在数据点数不超过 50 个时，也与这个工具产生的输出相同。对于大于 50 个点的数据集，第二个工具会切换到另一种算法（我认为是 Royston 算法）。
对于包含 51+ 个点的数据集，JMP 产生的输出与第二个工具相同，但对于 <= 50 个点的数据集，JMP 产生的输出与这两个工具的输出不匹配。这是否意味着 JMP 实际上并不对任何数量的数据点使用原始 Shapiro-Wilk 检验？
以下是一些用于比较结果的随机数据集：
50 分（Web 工具产生的输出彼此相同，但与 JMP 不同）
0.248101241
0.450073968
0.224529778
0.802125187
0.608997717
0.126359546
0.189416694
0.797726633
0.289777998
0.900884889
0.850659126
0.229857424
0.080467456
0.649702732
0.608165252
0.937654307
0.940220447
0.990420382
0.598793624
0.835389209
0.412415193
0.091544827
0.548241223
0.690017412
0.259088029
0.141445888
0.446677138
0.412718957
0.857160428
0.203152717
0.682450466
0.315887776
0.330362305
0.95360633
0.469931725
0.272978413
0.027425522
0.817982229
0.997688689
0.122165442
0.465505757
0.969130668
0.992952417
0.592758008
0.507822738
0.587875494
0.883556267
0.249496424
0.118255434
0.603700514
60 分（第二个工具产生与 JMP 相同的输出）
0.248101241
0.450073968
0.224529778
0.802125187
0.608997717
0.126359546
0.189416694
0.797726633
0.289777998
0.900884889
0.850659126
0.229857424
0.080467456
0.649702732
0.608165252
0.937654307
0.940220447
0.990420382
0.598793624
0.835389209
0.412415193
0.091544827
0.548241223
0.690017412
0.259088029
0.141445888
0.446677138
0.412718957
0.857160428
0.203152717
0.682450466
0.315887776
0.330362305
0.95360633
0.469931725
0.272978413
0.027425522
0.817982229
0.997688689
0.122165442
0.465505757
0.969130668
0.992952417
0.592758008
0.507822738
0.587875494
0.883556267
0.249496424
0.118255434
0.603700514
0.151526435
0.841586894
0.543917734
0.28113771
0.522754606
0.259412322
0.683260852
0.062356388
0.400691678
0.705478414
我使用 SAS 运行了 Shapiro-Wilk 测试。 SAS 产生的 W 统计量与 JMP 在分析您的第一个示例时产生的统计量相同（请注意，我不测试任何其他测试数据）。
根据下页，当样本数大于三个时，SAS 使用 Royston (1992) 的方法。 我认为 JMP 使用相同的方法。
https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/v_036/procstat/procstat_univariate_details53.htm
