单样本K-S检验--旧对话框 步骤:1)分析-非参数检验-旧对话框-单样本K-S 2)把“肺活量”选入右侧“检验变量列表”,左下角“检验分布”默认了勾选“正态”。直接点击“确定”即可。 3)结果同上,不再赘述。
K-S正态检验的主要原理是比较样本的累积分布函数(CDF)和理论上的正态分布的CDF之间的最大绝对差异。 K-S正态检验的具体原理如下: 1、计算给定样本数据的累积分布函数Fn(x),这里只需要将样本数据从小到大进行排序,然后根据公式计算出累积分布函数。 2、计算假设正态分布的累积分布函数F0(x),可以使用正态分布...
另一种操作方法：在SPSS界面中选择“分析”菜单，随后点击“非参数检验”子菜单下的“旧对话框-单样本K-S”选项。在新打开的窗口中，将“肺活量”数据字段拖至“检验变量列表”区域。确认“检验分布”选项已勾选“正态”，最后点击“确定”以执行检验。检验流程与结果与前述方法相同，结论亦为“肺活量...
直方图、概率图和分位数图都可以直观地看出是否是正态分布,具体见下图。直方图表示连续性变量的频数分布,可以用来考察分布是否服从正态分布。服从正态分布时,图形为倒钟型,如下所示。
上图中,使用K-S检验得到的显著性检验P值=0.024,小于0.05,表明这组数据不满足正态分布;而使用S-W检验得到的显著性检验P值=0.054,大于0.05,表明这组数据满足正态分布。 此时,我们应该倾向于接受哪种检验方法得出的结论呢? 我们注意到这组数据仅30行,是一个小样本数据,如果数据量在3-50之间,我们倾向于看S-W检...
理解假设，检查p值。1、理解假设：在KS检验中，有两个基本假设，原假设H0和备择假设H1，原假设是样本数据服从某一特定的分布，而备择假设则是样本数据不服从该分布。2、检查p值：p值是用来决定是接受还是拒绝原假设的关键指标。
SW检验:主要用于正态性检验,即检验样本是否符合正态分布。对于小样本(通常小于50个观察值),SW检验可能更具有优势。 二 者 的 敏 感 性 KS检验:相对于SW检验,KS检验对于小样本不太敏感。 SW检验:SW检验对于小样本的正态性检验相对较为敏感。 悄悄话: ...
1 在spss中打开数据，怎么打开就不介绍了，打开数据以后，在菜单栏上执行：analyze--非参检验--legacy disalogs--1 sample k-s 2 将你要检验正态的变量放到test variables list，勾选下面的normal，这是正态的意思。3 点击exact，进入选择检验方法的对话框 4 这里有三个选项可...
首先生成1000个服从N(0,1)标准正态分布的随机数,在使用k-s检验该数据是否服从正态分布,提出假设:x从正态分布。 最终返回的结果,p-value=0.76584491300591395,比指定的显著水平(假设为5%)大,则我们不能拒绝假设:x服从正态分布。 这并不是说x服从正态分布一定是正确的,而是说没有充分的证据证明x不服从正态分布...
D=max( |S(xi)-f(xi)| ) 因为累计概率是离散值,要做修正,修正为: D=max(( |S(xi)-f(xi)| ),( |S(xi-1)-f(xi)| )) 然后用K-S检验统计量,小样本服从Kolmogorov分布(3~50),大样本服从正态分布。 大样本: Z=n0.5D 计算P值,若P<0.05(显著性水平a),拒绝原假设,否则不拒绝原假设 ...