奇怪！对一列数据进行正态性检验，用sas和stata做出来的结果居然不同

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我有一列数据如下所示:100    110    110    110    120    130    130    134    135    135    140    140    140    140    158    158    160    161    165    170    170    171.1    180    180    180    180    180    180    183    188    190    192    198    200    200    200    201    201    201    205    210    210    210    210    211.1    220    230    230    230    242    250    260    260    260    260    260    260    260    260    260    260    260    260    267    270    270，用stata的sktest， swilk程序检验是否服从正态分布得到的结果分别是Prob>chi2           Prob>z                            0.0157             0.02823
从上可知在1%的水平下不显著，可以认为数据服从正态分布。

然后我再用sas做了一遍，用的程序是proc univariate data=XXX  normal，得到的结果确却是
                         Shapiro-Wilk          W     0.942792    Pr < W      0.0043            
                        Kolmogorov-Smirnov    D     0.133608    Pr > D     <0.0100
                        Cramer-von Mises      W-Sq  0.116173    Pr > W-Sq   0.0703
                        Anderson-Darling      A-Sq  1.045804    Pr > A-Sq   0.0091
这里在1%的水平下显著，可以拒绝服从正态分布的原假设，到这里我就犯晕了，到底应该以那个结果为准啊？我的样本个数这么少应该是看Shapiro-Wilk 的结果吧，但是stata的swilk结果和sas 的这个结果又相悖。

哪位高手能帮忙解答一下啊？？？

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关键词：正态性检验 Stata tata Univariate kolmogorov 正态分布 程序

P值的计算是基于统计量的，统计量不同，P值也不同；
P值大于置信水平，严格来说，只能说明这种检验下，没有足够理由拒绝原假设；
P值是拒绝或者接受原假设的程度，综合比较几种检验下的P值，得出最后结论。

ziyenano 发表于 2012-7-12 17:02
P值的计算是基于统计量的，统计量不同，P值也不同；
P值大于置信水平，严格来说，只能说明这种检验下，没有 ...

stata的swilk检验最后报告的结果有这么一行文字“Shapiro-Wilk W test for normal data”，按理说应该和sas报告的Shapiro-Wilk W 结果一致呀，他们应该算的都是同一个统计量吧，可是我这一个的p值为0.02823，一个的p值为0.0043，我觉得差别还是挺大的。难不成不同的软件还有准对这个统计量的不同算法。

Prob>z     0.02823
Pr < W      0.0043
不是一个检验吧？