Hoe u een shapiro-wilk-test uitvoert in sas

De Shapiro-Wilk-test wordt gebruikt om te bepalen of een dataset al dan niet eennormale verdeling volgt.

In het volgende stapsgewijze voorbeeld ziet u hoe u een Shapiro-Wilk-test uitvoert voor een gegevensset in SAS.

Stap 1: Creëer de gegevens

Eerst maken we een dataset met 15 observaties:

 /*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;

Stap 2: Voer de Shapiro-Wilk-test uit

Vervolgens zullen we proc univariate gebruiken met het normale commando om een Shapiro-Wilk-normaliteitstest uit te voeren:

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

Het resultaat geeft ons een hoop informatie, maar de enige tabel waar we naar moeten kijken is die welke Normaliteitstests heet.

Deze tabel biedt teststatistieken en p-waarden voor verschillende normaliteitstests, waaronder:

• De Shapiro-Wilk-test
• De Kolmogorov-Smirnov-test
• De Cramer-von Mises-test
• De Anderson-Darling-test

Uit deze tabel kunnen we zien dat de p-waarde voor de Shapiro-Wilk-test 0,3452 is.

Bedenk dat een Shapiro-Wilk-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 ( .3452 ) niet kleiner is dan 0,05, slagen we er niet in de nulhypothese te verwerpen.

Dit betekent dat we niet genoeg bewijs hebben om te zeggen dat de dataset niet normaal verdeeld is.

Met andere woorden, er kan worden aangenomen dat de dataset normaal verdeeld is.

Aanvullende bronnen

In de volgende zelfstudies wordt uitgelegd hoe u andere algemene statistische tests in SAS kunt uitvoeren:

Hoe u een Kolmogorov-Smirnov-test uitvoert in SAS
Hoe u een chikwadraat-goodness-of-fit-test uitvoert in SAS
Hoe de exacte test van Fisher in SAS uit te voeren