วิธีทำการทดสอบ kolmogorov-smirnov ใน sas

การทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใช้เพื่อพิจารณาว่าตัวอย่างมี การกระจายตามปกติ หรือไม่

การทดสอบนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากการทดสอบและขั้นตอนทางสถิติจำนวนมาก ถือว่า ข้อมูลมีการกระจายตามปกติ

ตัวอย่างทีละขั้นตอนต่อไปนี้แสดงวิธีดำเนินการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov บนชุดข้อมูลตัวอย่างใน SAS

ตัวอย่าง: การทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใน SAS

ขั้นแรก เรามาสร้างชุดข้อมูลใน SAS ด้วยขนาดตัวอย่าง 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 ;

ต่อไป เราจะใช้ proc univariate เพื่อทำการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov เพื่อตรวจสอบว่าตัวอย่างมีการกระจายตามปกติหรือไม่:

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

ที่ด้านล่างของผลลัพธ์ เราจะเห็นสถิติการทดสอบและค่า p ที่สอดคล้องกันของการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov:

สถิติการทดสอบคือ 0.1098 และค่า p ที่สอดคล้องกันคือ >0.150

โปรดจำไว้ว่าการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใช้สมมติฐานว่างและทางเลือกต่อไปนี้:

• H ₀ : ข้อมูลมีการกระจายตามปกติ
• _HA : ข้อมูลไม่มีการกระจายตามปกติ

เนื่องจากค่า p ของการทดสอบไม่น้อยกว่า 0.05 เราจึงไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานว่างได้

ซึ่งหมายความว่าเราสามารถสรุปได้ว่าชุดข้อมูลนั้นมีการกระจายตามปกติ

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

บทช่วยสอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีดำเนินการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ในซอฟต์แวร์ทางสถิติอื่นๆ:

วิธีทำการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใน Excel
วิธีทำการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใน R
วิธีทำการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ใน Python