Как выполнить тест Колмогорова-Смирнова в SAS

Критерий Колмогорова-Смирнова используется для определения нормальности распределения выборки.

Этот тест широко используется, потому что многие статистические тесты и процедуры предполагают , что данные распределены нормально.

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

Пример: Тест Колмогорова-Смирнова в SAS

Во-первых, давайте создадим набор данных в SAS с размером выборки n = 20:

/\*create dataset\*/
data my_data;
 input Values;
 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 ;

В нижней части вывода мы видим статистику теста и соответствующее значение p теста Колмогорова-Смирнова:

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

Напомним, что тест Колмогорова-Смирнова использует следующие нулевую и альтернативную гипотезы:

H 0 : Данные нормально распределены.
H A : Данные не распределены нормально.

Поскольку p-значение теста не меньше 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