如何在 sas 中执行 shapiro-wilk 检验

Shapiro-Wilk 检验用于确定数据集是否服从正态分布。

以下分步示例展示了如何对 SAS 中的数据集执行 Shapiro-Wilk 检验。

第 1 步：创建数据

首先，我们将创建一个包含 15 个观测值的数据集：

 /*create dataset*/
data my_data;
    input x;
    datalines ;
3
3
4
6
7
8
8
9
12
14
15
15
17
20
21
;
run ;

/*view dataset*/
proc print data =my_data;

步骤 2：执行 Shapiro-Wilk 检验

接下来，我们将使用proc univariate和normal命令来执行 Shapiro-Wilk 正态性检验：

 /*perform Shapiro-Wilk test*/
proc univariate data =my_data normal ; 
run ;

结果为我们提供了大量信息，但我们唯一需要查看的表是“正态性检验”表。

该表提供了几个正态性检验的检验统计数据和 p 值，包括：

• 夏皮罗-威尔克检验
• 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验
• 克拉默-冯·米塞斯检验
• 安德森-达林检验

从该表中，我们可以看到 Shapiro-Wilk 检验的 p 值为0.3452 。

回想一下，Shapiro-Wilk 检验使用以下原假设和备择假设：

• H ₀ ：数据呈正态分布。
• H _A ：数据不呈正态分布。

由于 p 值 ( .3452 ) 不小于 0.05，因此我们无法拒绝原假设。

这意味着我们没有足够的证据表明数据集不是正态分布的。

换句话说，可以假设数据集是正态分布的。

其他资源

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