Как выполнить тест шапиро-уилка в sas

Тест Шапиро-Уилка используется для определения того, соответствует ли набор данных нормальному распределению .

В следующем пошаговом примере показано, как выполнить тест Шапиро-Уилка для набора данных в SAS.

Шаг 1. Создайте данные

Сначала мы создадим набор данных, содержащий 15 наблюдений:

 /*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;

Шаг 2. Выполните тест Шапиро-Уилка.

Далее мы будем использовать proc univariate с нормальной командой для выполнения теста на нормальность Шапиро-Уилка:

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

Результат дает нам массу информации, но единственная таблица, на которую нам нужно взглянуть, — это таблица под названием «Тесты нормальности» .

В этой таблице представлена статистика тестов и значения p для нескольких тестов на нормальность, в том числе:

• Тест Шапиро-Уилка
• Тест Колмогорова-Смирнова
• Тест Крамера-фон Мизеса
• Тест Андерсона-Дарлинга

Из этой таблицы мы видим, что значение p для теста Шапиро-Уилка составляет 0,3452 .

Напомним, что тест Шапиро-Уилка использует следующие нулевые и альтернативные гипотезы :

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

Поскольку значение p ( .3452 ) не меньше 0,05, мы не можем отвергнуть нулевую гипотезу.

Это означает, что у нас недостаточно доказательств, чтобы сказать, что набор данных не распределен нормально.

Другими словами, можно предположить, что набор данных нормально распределен.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные статистические тесты в SAS:

Как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в SAS
Как выполнить критерий согласия хи-квадрат в SAS
Как выполнить точный тест Фишера в SAS