Cara melakukan tes kolmogorov-smirnov di sas

Uji Kolmogorov-Smirnov digunakan untuk mengetahui apakah suatu sampel berdistribusi normal atau tidak.

Uji ini banyak digunakan karena banyak uji dan prosedur statistik yang mengasumsikan bahwa data berdistribusi normal.

Contoh langkah demi langkah berikut menunjukkan cara melakukan pengujian Kolmogorov-Smirnov pada kumpulan data sampel di SAS.

Contoh: Tes Kolmogorov-Smirnov di SAS

Pertama, mari buat dataset di SAS dengan ukuran sampel 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 ;

Selanjutnya, kita akan menggunakan proc univariate untuk melakukan uji Kolmogorov-Smirnov untuk menentukan apakah sampel berdistribusi normal:

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

Di bagian bawah hasil kita dapat melihat statistik pengujian dan nilai p yang sesuai dari uji Kolmogorov-Smirnov:

Statistik ujinya adalah 0,1098 dan nilai p yang sesuai adalah >0,150 .

Ingatlah bahwa uji Kolmogorov-Smirnov menggunakan hipotesis nol dan hipotesis alternatif berikut:

• H ₀ : Data berdistribusi normal.
• H _A : Data tidak berdistribusi normal.

Karena nilai p pengujian tidak kurang dari 0,05, kami gagal menolak hipotesis nol.

Artinya kita dapat mengasumsikan bahwa dataset terdistribusi normal.

Sumber daya tambahan

Tutorial berikut menjelaskan cara melakukan uji Kolmogorov-Smirnov di software statistik lainnya:

Cara Melakukan Tes Kolmogorov-Smirnov di Excel
Cara melakukan tes Kolmogorov-Smirnov di R
Cara melakukan tes Kolmogorov-Smirnov dengan Python