Excel에서 kolmogorov-smirnov 테스트를 수행하는 방법

Kolmogorov-Smirnov 검정은 표본이 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다.

이 검정은 많은 통계 검정 및 절차에서 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정하기 때문에 널리 사용됩니다.

다음 단계별 예에서는 Excel의 샘플 데이터 세트에 대해 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터 입력

샘플 크기가 n = 20인 데이터 세트의 값을 입력하는 것부터 시작해 보겠습니다.

2단계: 정규분포에서 실제값과 기대값 계산

다음으로 정규 분포의 예상 값과 실제 값을 계산합니다.

다음은 다양한 셀에서 사용한 공식입니다.

• B2 : =LINE() – 1
• C2 : = B2 /횟수( $A$2:$A$21 )
• D2 : =( B2 -1)/횟수( $A$2:$A$21 )
• E2 : =IF( C2 <1, NORM.S.INV( C2 ),”)
• F2 : =NORM.DIST( A2 , $J$1 , $J$2 , TRUE)
• G2 : =ABS( F2 – D2 )
• D1 : =평균( A2:A21 )
• J2 : =ETDEV.S( A2:A21 )
• J4 : =MAX( G2:G21 )

3단계: 결과 해석

Kolmogorov-Smirnov 검정은 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용합니다.

• H ₀ : 데이터가 정규 분포를 따릅니다.
• H _A : 데이터가 정규 분포를 따르지 않습니다.

귀무가설을 기각할지 여부를 결정하려면 출력의 최대 값 (0.10983 )을 참조해야 합니다.

이는 표본의 실제 값과 정규 분포의 기대 값 간의 최대 절대 차이를 나타냅니다.

이 최대값이 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 Kolmogorov-Smirnov 임계값 표를 참조하여 n = 20 및 α = 0.05와 같은 숫자를 찾아야 합니다.

임계값은 0.190 으로 나타났습니다.

최대값이 이 임계값보다 크지 않기 때문에 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

이는 샘플 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정할 수 있음을 의미합니다.

추가 리소스

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