Hoe u een kolmogorov-smirnov-test uitvoert in sas

De Kolmogorov-Smirnov-test wordt gebruikt om te bepalen of een steekproef normaal verdeeld is of niet.

Deze test wordt veel gebruikt omdat veel statistische tests en procedures ervan uitgaan dat de gegevens normaal verdeeld zijn.

In het volgende stapsgewijze voorbeeld ziet u hoe u een Kolmogorov-Smirnov-test uitvoert op een voorbeeldgegevensset in SAS.

Voorbeeld: Kolmogorov-Smirnov-test in SAS

Laten we eerst een gegevensset in SAS maken met een steekproefomvang van 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 ;

Vervolgens zullen we proc univariate gebruiken om een Kolmogorov-Smirnov-test uit te voeren om te bepalen of de steekproef normaal verdeeld is:

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

Onderaan het resultaat zien we de teststatistiek en de bijbehorende p-waarde van de Kolmogorov-Smirnov-test:

De teststatistiek is 0,1098 en de overeenkomstige p-waarde is >0,150 .

Bedenk dat een Kolmogorov-Smirnov-test de volgende nul- en alternatieve hypothesen gebruikt:

• H ₀ : Gegevens zijn normaal verdeeld.
• H _A : De gegevens zijn niet normaal verdeeld.

Omdat de p-waarde van de test niet kleiner is dan 0,05, slagen we er niet in de nulhypothese te verwerpen.

Dit betekent dat we ervan uit kunnen gaan dat de dataset normaal verdeeld is.

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u een Kolmogorov-Smirnov-test uitvoert in andere statistische software:

Hoe u een Kolmogorov-Smirnov-test uitvoert in Excel
Hoe een Kolmogorov-Smirnov-test uit te voeren in R
Hoe u een Kolmogorov-Smirnov-test uitvoert in Python