零假设为:肺活量的分布为正态分布。 检验零假设真伪的方法为:单样本K-S检验。 P=0.000。(P值就是“显著性”) P<0.05时,拒绝零假设,所以结果为:肺活量不服从正态分布。 5.双击上面的图形,可以看到右侧出现更详细的结果。 上图为频数分布图。 下面是含统计量、P值等的结果。主要还是看P值(也就是显著性)。
05,接受原假设,即两组数据服从同一分布。 注1:在做K-S检验时,有时会有错误提示“Kolmogorov - Smirnov检验里不应该有连结",这是因为K-S检验只对连续CDF有效,而连续CDF中出现相同值的概率为0,因此R会报错。这也提醒我们,在做正态性检验之前,要先对数据进行描述性分析,对数据整体要先有个大致的认识,这也才...
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...
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...
首先我在SPSS中导入一组30行的检验数,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: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...
右侧检验 K-S分布检验 Kolmogorov-Smirnov检验,用来检验一组样本数据是否服从某已知分布,或两组样本数据是否服从相同分布。用函数ks.test()实现,基本格式为: ks.test(x,y,...,alternative=,exact=NULL) 其中,x为样本数据; y为分布名(此时…为该分布的参数)或样本数据; ...
通过单样本K-S检验判断正态分布,得到某次考试某班语文和数学成绩的渐近显著性分别为0.312和0.016,则此时可通过( )判断二者的差异显著性。A.独立样本T检验B.两
析发现,SPSS中的K—s检验法实质上是Lilliefors修正。原假设成立的概率是基于√ D的极限分布计算得出的,所以它适用于样本含量超过100以上的连续型计量资料的 分布一致性检验。 关键词:SPSS;KS检验;适用条件;正态分布 中图分类号:G8O一32 文章编号:1009783X(2oo9)O40466—05 ...
“检验统计”是K-S检验统计量的值，该统计量对应的p值是“渐进显著性”那一行，也就是说渐进显著性...
k-s检验是一种非参数检验方法，是一种拟合优度的检验方法，它不仅仅可以检验单样本是否服从正态分布，还可以检验均匀分布、指数分布和泊松分布等。也可以检验两样本是否同分布。