KS检验:通常用于检验样本与理论分布之间的整体拟合程度。它不仅可以用于正态性检验,还可用于检验其他理论分布。 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...
SW检验在小样本数据(≤50)中表现更优,因其通过比较数据线性组合与理论正态分布的匹配程度,能够更敏感地捕捉到细微偏差。例如,在医学研究或心理学实验中,样本量通常较小,此时SW检验的统计功效更高。而KS检验在大样本(>50)场景下更具优势,其基于经验分布函数与理论分布函数...
常见的正态性检验有Kolmogorov-Smirnov检验（即柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验，简称KS检验）和Shapiro-Wilk检验（即夏皮-威尔克检验，简称SW检验），当检验结果的p值小于0.05，则认为数据不满足正态性。查看数据集：共四个变量 sex性别，分类变量， 编码：1男 0女 age 年龄，数值变量 bmi体质指数，数值变量 disease 疾...
SW检验:通过比较数据线性组合与理论正态分布的匹配程度来检验正态性。其核心是计算数据与正态分布顺序统计量的相关性,通过W统计量衡量数据排列是否符合正态规律。这种方法对小样本的敏感性较高,但可能受到数据排序的影响。 KS检验:基于经验分布函数与理论分布函数的差异来检验正态性。它计算样本经验分布与理论分布的最...
1、两种检验方法得到的结果不一样 首先我在SPSS中生成了一组30行的随机数,并对这组随机数进行了正态性检验,得到的正态性检验结果如下图所示: 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...
是否符合正态性检验只需要看SW大于0.05就可以了吗，尽管它的频次都是1，直方图并没有呈现一个正态...
步骤1:模拟数据(即29个来自正态分布+ 1个来自具有大标准差的正态分布)。 步骤2:运行正态性检验(AD,RJ和KS),并记录P值。 步骤3:重复步骤1和2 ,N次。 步骤4:分析每个正态性检验的P值,并基于不同的alpha值绘制拒绝正态性概率的置信区间。 仿真结果比较 ...
正态性检验sw检验步骤有两种方法。具体步骤如下：1、方法一：Kolmogorov_Smirnov检验方法可以通过非参数检验的途径实现，选择Analyze→NonparametricTests→LegacyDialogs→1-SampleK-S，将BMI选入TestVariableList中，在TestDistribution框中勾选Normal，点击OK完成操作。2、方法二：Explore方法 选择Analyze→...
一、SPSS正态性检验KS和SW的区别 正态性检验包含KS(峰度)和SW(偏度),一般适用于样本量小于100的情况。 在符合正态性分布的条件下,KS主要看峰度系数K,K大于0,曲线陡峭;K小于0,曲线平缓。总之,K值越大,曲线越偏离正态分析。 在符合正态性分布的条件下,SW主要看偏度系数S,S大于0,属于正偏态;S小于0,属于负...
（1）SW检验的思想是基于偏离峰度或/和偏度。峰度(Kurtosis) 通俗来讲就是分布形状是平坦还是尖峰；偏度(Skewness) 则反映了分布形状是否对称。也就是说，峰度和偏度分别从上下和左右两个维度来说明分布是否符合正态分布。（2）正态分布的峰度和偏度均为0。如果峰度大于0则提示为尖峰，如果峰度小于0则...