Una prueba de bondad de ajuste es una herramienta estadística moderna frecuentemente utilizada. Sin embargo, aún no está claro cuál es el enfoque más confiable para verificar las suposiciones sobre la normalidad del conjunto de datos. Un conjunto de datos en particular (especialmente con un pequeño número de observaciones) solo describe parcialmente el proceso, lo que deja muchas opciones para la interpretación de su verdadera distribución. Como consecuencia, se han desarrollado muchas pruebas estadísticas de bondad de ajuste, cuyo poder depende de circunstancias particulares (es decir, tamaño de la muestra, salidas, etc.). Con el objetivo de desarrollar una prueba de bondad de ajuste más universal, proponemos un enfoque basado en una métrica N con nuestra función kernel elegida. Para comparar el poder de 40 pruebas de normalidad, la hipótesis de bondad de ajuste se probó para 15 distribuciones de datos con 6 tamaños de muestra diferentes. Basándonos en los exhaustivos resultados de investigación comparativa, recomendamos el uso de nuestra prueba para muestras de tamaño .