Jak wykonać test kołmogorowa-smirnowa w sas

Test Kołmogorowa-Smirnowa służy do określenia, czy próbka ma rozkład normalny , czy nie.

Test ten jest szeroko stosowany, ponieważ wiele testów i procedur statystycznych zakłada , że dane mają rozkład normalny.

Poniższy przykład pokazuje krok po kroku, jak wykonać test Kołmogorowa-Smirnowa na przykładowym zbiorze danych w SAS-ie.

Przykład: test Kołmogorowa-Smirnowa w SAS

Najpierw utwórzmy zbiór danych w SAS-ie o wielkości próby 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 ;

Następnie użyjemy jednowymiarowej proc do wykonania testu Kołmogorowa-Smirnowa w celu ustalenia, czy próbka ma rozkład normalny:

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

Na dole wyniku widzimy statystykę testową i odpowiadającą jej wartość p testu Kołmogorowa-Smirnowa:

Statystyka testowa wynosi 0,1098 , a odpowiadająca jej wartość p wynosi > 0,150 .

Przypomnijmy, że test Kołmogorowa-Smirnowa wykorzystuje następujące hipotezy zerowe i alternatywne:

• H ₀ : Dane mają rozkład normalny.
• H _A : Dane nie mają rozkładu normalnego.

Ponieważ wartość p testu jest nie mniejsza niż 0,05, nie możemy odrzucić hipotezy zerowej.

Oznacza to, że możemy założyć, że zbiór danych ma rozkład normalny.

Dodatkowe zasoby

Poniższe tutoriale wyjaśniają jak wykonać test Kołmogorowa-Smirnowa w innym oprogramowaniu statystycznym:

Jak wykonać test Kołmogorowa-Smirnowa w programie Excel
Jak wykonać test Kołmogorowa-Smirnowa w R
Jak wykonać test Kołmogorowa-Smirnowa w Pythonie