Як виконати тест колмогорова-смирнова в sas

Критерій Колмогорова-Смирнова використовується для визначення того, чи вибірка розподілена нормально чи ні.

Цей тест широко використовується, оскільки багато статистичних тестів і процедур припускають , що дані розподілені нормально.

У наступному покроковому прикладі показано, як виконати тест Колмогорова-Смирнова на зразку набору даних у SAS.

Приклад: тест Колмогорова-Смирнова в SAS

Спочатку створимо набір даних у SAS із розміром вибірки 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 ;

Далі ми використаємо proc univariate для виконання тесту Колмогорова-Смірнова, щоб визначити, чи вибірка розподілена нормально:

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

У нижній частині результату ми можемо побачити статистику тесту та відповідне р-значення тесту Колмогорова-Смирнова:

Статистика тесту становить 0,1098 , а відповідне значення p >0,150 .

Нагадаємо, що тест Колмогорова-Смирнова використовує такі нульові та альтернативні гіпотези:

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

Оскільки p-значення тесту не менше 0,05, ми не можемо відхилити нульову гіпотезу.

Це означає, що ми можемо вважати, що набір даних нормально розподілений.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконати тест Колмогорова-Смирнова в іншому статистичному програмному забезпеченні:

Як виконати тест Колмогорова-Смирнова в Excel
Як виконати пробу Колмогорова-Смирнова в Р
Як виконати тест Колмогорова-Смирнова на Python