كيفية إجراء اختبار كولموجوروف-سميرنوف في sas

يتم استخدام اختبار Kolmogorov-Smirnov لتحديد ما إذا كانت العينةموزعة بشكل طبيعي أم لا.

يستخدم هذا الاختبار على نطاق واسع لأن العديد من الاختبارات والإجراءات الإحصائية تفترض أن البيانات يتم توزيعها بشكل طبيعي.

يوضح المثال التالي خطوة بخطوة كيفية إجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov على مجموعة بيانات نموذجية في SAS.

مثال: اختبار كولموجوروف-سميرنوف في SAS

أولاً، لنقم بإنشاء مجموعة بيانات في SAS بحجم عينة n = 20:

 /*create dataset*/
data my_data;
    inputValues ;
    datalines ;
5.57
8.32
8.35
8.74
8.75
9.38
9.91
9.96
10.36
10.65
10.77
10.97
11.15
11.18
11.47
11.64
11.88
12.24
13.02
13.19
;
run ;

بعد ذلك، سوف نستخدم proc univariate لإجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov لتحديد ما إذا كانت العينة موزعة بشكل طبيعي:

 /*perform Kolmogorov-Smirnov test*/
proc univariate data =my_data;
   histogram Values / normal ( mu =est sigma =est);
run ;

في الجزء السفلي من النتيجة يمكننا رؤية إحصائية الاختبار والقيمة p المقابلة لاختبار Kolmogorov-Smirnov:

إحصائيات الاختبار هي 0.1098 والقيمة p المقابلة هي >0.150 .

تذكر أن اختبار كولموجوروف-سميرنوف يستخدم الفرضيات الصفرية والبديلة التالية:

• H ₀ : يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي.
• HA _A : لا يتم توزيع البيانات بشكل طبيعي.

وبما أن القيمة p للاختبار لا تقل عن 0.05، فإننا نفشل في رفض الفرضية الصفرية.

هذا يعني أنه يمكننا أن نفترض أن مجموعة البيانات يتم توزيعها بشكل طبيعي.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية إجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov في برامج إحصائية أخرى:

كيفية إجراء اختبار كولموجوروف-سميرنوف في إكسيل
كيفية إجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov في R
كيفية إجراء اختبار Kolmogorov-Smirnov في بايثون