Google スプレッドシートで正規性テストを実行する方法

多くの統計テストは、データセット内の値が正規分布していることを前提としています。

この仮説を検証する最も簡単な方法の 1 つは、 Jarque-Bera 検定を実行することです。これは、標本データが正規分布と一致する歪度と尖度を示すかどうかを判断する適合度検定です。

このテストでは次の仮定を使用します。

• H ₀ : データは正規分布します。
• H _A : データは正規分布していません。

JBテスト統計は次のように定義されます。

JB =(n/6) * (S ² + (C ² /4))

金：

• n:サンプル内の観測値の数
• S:サンプルの非対称性
• C：お世辞のサンプル

正規性の帰無仮説の下では、 JB ~ X ² (2)。

検定統計量に対応するp 値が特定の有意水準 (例: α = 0.05) を下回る場合、帰無仮説は棄却され、データは正規分布していないと結論付けることができます。

このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで特定のデータセットに対して Jarque-Bera テストを実行する方法を段階的に説明します。

ステップ 1: データを入力する

まず、15 個の値を持つ偽のデータセットを作成しましょう。

ステップ 2: 検定統計量を計算する

次に、JB テスト統計を計算します。

列E は使用される式を示します。

検定統計量は1.0175であることがわかります。

ステップ 3: P 値を計算する

正規性の帰無仮説の下では、JB 検定統計量は 2 自由度のカイ二乗分布に従います。

したがって、検定のp 値を見つけるには、次の式を使用します。

=CHISQ.DIST.RT(JB テスト統計量、2)

次のスクリーンショットは、この式を実際に使用する方法を示しています。

検定の p 値は0.601244です。

この Jarque-Bera 正規性検定では次の仮説が使用されることに注意してください。

• H ₀ : データは正規分布します。
• H _A : データは正規分布していません。

この p 値は 0.05 未満ではないため、帰無仮説を棄却できません。

これは、データセットが正規分布していないと言える十分な証拠がないことを意味します。

言い換えれば、データは正規分布していると仮定できます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、Google スプレッドシートで他の一般的なタスクを実行する方法を説明します。

Google スプレッドシートで t 検定を実行する方法
Google スプレッドシートで F テストを実行する方法
Google スプレッドシートで信頼区間を計算する方法