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: 如果你关心的是检验数据是否符合正态分布,SW检验可能更为适合,特别是在样本较小的情况下。如果你想比较样本与一个已知的理论分布之间的整体拟合程度,KS检验是一个更通用的选择。 不同组别BMI数据如下图,其中1代表治疗组,0
二、样本量适应性的不同 KS检验在大样本场景下表现更优,因为大样本的经验分布函数更接近真实分布,能更稳定地反映与理论分布的差异。相比之下,SW检验在**小样本(通常n≤50)**中具有更高的检验效力。其协方差计算在小样本中更能捕捉到数据偏离正态分布的细微特征,例如偏态或峰态...
KS检验:用于确定样本数据是否来自特定的理论分布,或比较两个样本是否来自同一分布。 SW检验:专门用于检验样本数据是否符合正态分布。 适用样本量: KS检验:适用于大样本场景,因为大样本的经验分布函数更接近真实分布。 SW检验:在小样本(通常n≤50)中具有更高的检验效力。 敏感性: KS检验:对分布尾部的差异敏感,极端...
相比之下,SW检验能够更好地处理多元数据,特别是当变量之间存在非线性关系时,其优势更为明显。然而,SW检验的计算过程相对复杂,需要具备一定的统计学基础。四、使用场景在选择KS检验或SW检验时,需要根据具体的数据类型和问题背景进行综合考虑。如果数据分布较为稳定,且异常值和离群值对结果影响较小,可以考虑使用KS检验。
SW检验和KS检验对样本量的要求存在明显差异:SW检验在中小样本(尤其50-200)时准确性更高,而KS检验更适合大样本(>20)且可通过
因此,我将在本文向大家介绍这两种检验方法的区别。 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...
KS检验基于样本的累积分布函数(CDF)与理论分布（如正态分布）的最大绝对偏差，即KS统计量，来评估分布的拟合度。其主要用途是检验样本是否符合某个特定分布，如是否正态分布。若KS检验的p值大于显著性水平，意味着数据可能来自该分布。相比之下，SW检验则关注样本数据点与样本均值之间的协方差，通过...
一、样本量差异对检验结果的影响 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...
根据正态性分布检验表,我们关注的是显著性即P值。当P值大于0.05时,数据被认为是呈正态分布的。根据输出结果,KS检验和SW检验的显著性均小于0.05,表示数据不呈正态分布。📊在输出结果部分,我们还生成了直方图、茎叶图和QQ图,可以根据这些图形进行观测,但最终还是要以正态检验为准。