Sas で shapiro-wilk テストを実行する方法

Shapiro-Wilk 検定は、データセットが正規分布に従うかどうかを判断するために使用されます。

次のステップバイステップの例は、SAS のデータセットに対して Shapiro-Wilk テストを実行する方法を示しています。

ステップ 1: データを作成する

まず、15 個の観測値を含むデータセットを作成します。

 /*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;

ステップ 2: シャピロ-ウィルク テストを実行する

次に、通常のコマンドでproc univariate を使用して、Shapiro-Wilk 正規性テストを実行します。

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

結果から大量の情報が得られますが、確認する必要がある唯一のテーブルはNormality Testsと呼ばれるテーブルです。

この表には、次のようないくつかの正規性検定の検定統計量と p 値が示されています。

• シャピロ・ウィルク・テスト
• コルモゴロフ・スミルノフ検定
• クラマー・フォン・ミーゼステスト
• アンダーソン・ダーリングテスト

この表から、Shapiro-Wilk 検定の p 値は0.3452であることがわかります。

Shapiro-Wilk 検定では次の帰無仮説と対立仮説が使用されることを思い出してください。

• 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。

p 値 ( .3452 ) 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、データセット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、SAS で他の一般的な統計テストを実行する方法について説明します。

SAS でコルモゴロフ・スミルノフ検定を実行する方法
SAS でカイ二乗適合度検定を実行する方法
SAS でフィッシャーの正確確率検定を実行する方法