Как выполнить тест колмогорова-смирнова в sas

Критерий Колмогорова-Смирнова используется для определения нормального распределения выборки или нет.

Этот тест широко используется, поскольку многие статистические тесты и процедуры предполагают нормальное распределение данных.

В следующем пошаговом примере показано, как выполнить тест Колмогорова-Смирнова на образце набора данных в SAS.

Пример: тест Колмогорова-Смирнова в SAS.

Сначала давайте создадим набор данных в SAS с размером выборки 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 ;

Далее мы будем использовать proc univariate для выполнения теста Колмогорова-Смирнова, чтобы определить, нормально ли распределена выборка:

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

Внизу результата мы можем видеть статистику теста и соответствующее p-значение теста Колмогорова-Смирнова:

Статистика теста равна 0,1098 , а соответствующее значение p составляет >0,150 .

Напомним, что критерий Колмогорова-Смирнова использует следующие нулевые и альтернативные гипотезы:

• H ₀ : Данные распределяются нормально.
• H _A : Данные не распределяются нормально.

Поскольку значение p теста не менее 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Это означает, что мы можем предположить, что набор данных нормально распределен.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в другом статистическом программном обеспечении:

Как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в Excel
Как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в R
Как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в Python