Як виконати тест шапіро-вілка в sas

Тест Шапіро-Вілка використовується, щоб визначити, чи відповідає набір даних нормальному розподілу .

У наступному покроковому прикладі показано, як виконати тест Шапіро-Вілка для набору даних у SAS.

Крок 1: Створіть дані

Спочатку ми створимо набір даних, що містить 15 спостережень:

 /*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;

Крок 2: Виконайте тест Шапіро-Вілка

Далі ми використаємо proc univariate з командою normal для виконання тесту нормальності Шапіро-Вілка:

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

Результат дає нам масу інформації, але єдина таблиця, на яку нам потрібно подивитися, це та, яка називається Тести нормальності .

У цій таблиці наведено статистику тесту та значення p для кількох тестів нормальності, зокрема:

• Тест Шапіро-Вілка
• Тест Колмогорова-Смирнова
• Тест Крамера-фон Мізеса
• Тест Андерсона-Дарлінга

З цієї таблиці ми бачимо, що p-значення для тесту Шапіро-Вілка становить 0,3452 .

Нагадаємо, що тест Шапіро-Вілка використовує такі нульові та альтернативні гіпотези :

• H ₀ : Дані розподіляються нормально.
• H _A : дані не розподіляються нормально.

Оскільки p-значення ( 0,3452 ) не менше 0,05, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу.

Це означає, що ми не маємо достатньо доказів, щоб стверджувати, що набір даних не поширюється нормально.

Іншими словами, можна припустити, що набір даних розподілений нормально.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші поширені статистичні тести в SAS:

Як виконати тест Колмогорова-Смирнова в SAS
Як виконати тест на відповідність хі-квадрат у SAS
Як виконати точний тест Фішера в SAS