So führen sie einen shapiro-wilk-test in sas durch

Der Shapiro-Wilk-Test wird verwendet, um festzustellen, ob ein Datensatz einerNormalverteilung folgt oder nicht.

Das folgende Schritt-für-Schritt-Beispiel zeigt, wie ein Shapiro-Wilk-Test für einen Datensatz in SAS durchgeführt wird.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten

Zuerst erstellen wir einen Datensatz mit 15 Beobachtungen:

 /*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;

Schritt 2: Führen Sie den Shapiro-Wilk-Test durch

Als nächstes verwenden wir proc univariate mit dem Befehl normal , um einen Shapiro-Wilk-Normalitätstest durchzuführen:

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

Das Ergebnis liefert uns eine Menge Informationen, aber die einzige Tabelle, die wir uns ansehen müssen, ist die mit dem Namen „Normalitätstests“ .

Diese Tabelle enthält Teststatistiken und p-Werte für mehrere Normalitätstests, darunter:

• Der Shapiro-Wilk-Test
• Der Kolmogorov-Smirnov-Test
• Der Cramer-von-Mises-Test
• Der Anderson-Darling-Test

Aus dieser Tabelle können wir ersehen, dass der p-Wert für den Shapiro-Wilk-Test 0,3452 beträgt.

Denken Sie daran, dass ein Shapiro-Wilk-Test die folgenden Null- und Alternativhypothesen verwendet:

• H ₀ : Daten sind normalverteilt.
• H _A : Die Daten sind nicht normalverteilt.

Da der p-Wert ( .3452 ) nicht kleiner als 0,05 ist, können wir die Nullhypothese nicht ablehnen.

Das bedeutet, dass uns nicht genügend Beweise dafür vorliegen, dass der Datensatz nicht normalverteilt ist.

Mit anderen Worten: Es kann davon ausgegangen werden, dass der Datensatz normalverteilt ist.

Zusätzliche Ressourcen

In den folgenden Tutorials wird erläutert, wie Sie andere gängige statistische Tests in SAS durchführen:

So führen Sie einen Kolmogorov-Smirnov-Test in SAS durch
So führen Sie einen Chi-Quadrat-Anpassungstest in SAS durch
So führen Sie den exakten Fisher-Test in SAS durch