Критерий Колмогорова-Смирнова VS критерий Шапиро-Уилка в тесте на нормальность

from scipy import stats as st

sample = [1,2,3,4,5]
results = st.shapiro(sample)

Если выборка небольшая или средняя по размеру (до 5000 наблюдений), критерий Шапиро-Уилка — лучший выбор, так как он более чувствителен к отклонениям от нормальности. Если выборка большая, можно использовать критерий Колмогорова-Смирнова, хотя в таких случаях более целесообразно визуально проверить распределение или воспользоваться другими критериями, такими как Лиллиефорс, модификация Колмогорова-Смирнова.