用单样本K-S检验某学校期末统考的成绩是否是正态分布,若 A. 拒绝原假设,成绩分布是正态 B. 拒绝原假设,成绩分布不是正态 C. 不能拒绝假设,成绩分布是正态 D.
K-S正态检验原理基于Kolmogorov-Smirnov(K-S)检验方法,该方法是由Andrei Kolmogorov和Nikolai Smirnov于1933年提出的,用于检验是否有理由相信数据来自一个特定的分布。K-S正态检验是K-S检验方法在检验正态分布时的一种应用。 具体而言,K-S正态检验原理首先计算给定数据样本的累积分布函数(CDF),然后将其与已知的正...
③将“儿童身高”和“身高评分”变量放入“检验变量列表”;检验分布选择“常规”。 ④点击“确定”,得到检验结果。 (2)结果解读 由检验结果可知,儿童身高和身高评分的显著性P=0.200>0.05,则接受原假设,认为样本与所指定的分布方法一致,即与正态分布一致,可认为儿童身高和身高评分服从正态分布。 三、小结 一般来说...
2、仅显示一种正态性检验结果 接着,我在SPSS中新生成了一组有5001行(M=5,SD=2)的正态分布随机数,并再次对这组数据进行了正态性检验,得到的正态性检验结果如下图所示: 上图中只显示了一种正态性检验方法 —— K-S检验,真显著性检验P值的下限=0.200,远大于0.05,验证了这组数据满足正态分布。 可是这...
②参数法(K-S检验、S-W检验、峰度和偏度系数等)。 正态分布(normal distribution)是一种最常见、最重要的连续型随机变量分布,许多统计方法如t检验、方差分析等需要样本数据满足正态分布的条件。 一、直方图 1.正态性检验界面:分析—描述统计—探索 2.单样本正态性检验界面,选入“体重”至“因变量列表”,“图...
正态分布(normal distribution)是一种最常见、最重要的连续型随机变量分布,许多统计方法如t检验、方差分析等需要样本数据满足正态分布的条件。 在医学研究中,有很多生理、生化指标服从或近似服从正态分布,如红细胞计数和血红蛋白含量等,但并不能保证所有搜集到的样本数据都一定服从正态分布,有的资料可能会出现一定的偏...
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...
它是一种基于ECDF(经验累积分布函数,是样本累积分布函数对实际累积分布函数的近似)检验,由于K-S检验构建的是一个D统计量,因此也称为D检验,同样被称为D检验的还有一个D‘Agostino‘s K-squared正态性检验,K-S检验只适用于连续和定量数据,并且样本量至少要50以上。
1 我拿到数据以后，先要在spss中组织数据，如图所示，第一列变量是我们要检验是否为正态的变量，第二列是数据的分组，即他们的组号。有的时候你的数据没有分组，也就是只有一个组，那就没有必要写group列了 2 为了分别检验每个分组的数据是否符合正态分布，我们要先将各个组分离（如果你的数据只有一个...
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