Sas에서 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 SAS의 샘플 데이터 세트에 대해 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법을 보여줍니다.

예: SAS의 Kolmogorov-Smirnov 테스트

먼저 SAS에서 n = 20의 샘플 크기로 데이터 세트를 생성해 보겠습니다.

 /*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 ;

다음으로, proc 일변량을 사용하여 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하여 표본이 정규 분포를 따르는지 확인합니다.

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

결과 하단에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트의 테스트 통계와 해당 p-값을 볼 수 있습니다.

검정 통계량은 0.1098 이고 해당 p-값은 >0.150 입니다.

Kolmogorov-Smirnov 테스트는 다음과 같은 귀무 가설과 대립 가설을 사용한다는 점을 기억하세요.

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

검정의 p-값이 0.05 이상이므로 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

이는 데이터 세트가 정규 분포를 따른다고 가정할 수 있음을 의미합니다.

추가 리소스

다음 자습서에서는 다른 통계 소프트웨어에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법을 설명합니다.

Excel에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법
R에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법
Python에서 Kolmogorov-Smirnov 테스트를 수행하는 방법