首先，在SPSS中，我生成了一组包含30行数据的随机数，并对其进行了正态性检验。检验结果显示，采用K-S检验得出的显著性检验P值为0.024，小于0.05，这表明该组数据并不遵循正态分布。而另一方面，通过S-W检验得到的显著性检验P值为0.054，大于0.05，意味着这组数据可能遵循正态分布。值得注意的是，这组数据仅有30行，属于小样本
夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk,简称S-W)检验是一种用于判断样本数据是否服从正态分布的非参数统计方法。该检验由Samuel S
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。 此时,我们应该倾向于接受哪种检...
s-w检验定义S-W检验(Spearman's rank correlation coefficient检验)是一种非参数统计方法,用于评估两变量之间的关系强度和方向。它通过计算两变量的秩次相关系数来度量它们之间的关系。S-W检验适用于任何类型的数据,只要数据是等级的,而不仅仅是连续的。其基本思想是,如果两个变量之间存在线性关系,那么它们的秩次...
1) 当数据量≤50时,以夏皮洛-威尔克(S-W)检验结果为准; 2) 当数据量>50时,以柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫(K-S)检验结果为准; 3) 当数据量>5000时,SPSS只会显示K-S检验结果。 此研究样本量为39,故只看SW检验结果,如图可知,对照组BMI不服从正态性,...
夏皮洛-威尔克检验,又叫S-W检验或W检验,全称Shapiro-Wilk检验,主要是用于检验数据是否符合正态分布。这是一种基于相关性的算法,通过计算可以得到一个相关系数W,W值越接近1,表明数据和正态分布拟合得越好。以下是关于S-W检验的详细解释: 一、S-W检验的适用场景 小样本数据集:S-W检验特别适用于小样本数据集,通常...
柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验(K-S检验)和夏皮洛-威尔克检验(S-W检验)是两种常用的正态性检验方法。对于小于50行的小样本数据,通常选择S-W检验;大于50行的大样本数据则倾向于使用K-S检验。在数据量介于3-50之间时,尽管两种方法可能得出不同结论,但通常更信赖S-W检验的结果。而当数据量超过5000行时,SPSS默认只显示...
单样本S-W检验（Shapiro-Wilk test）是一种用来检验数据是否服从正态分布的统计检验方法。在这个问题中，我们需要用单样本S-W检验来检验心理班立定跳远成绩是否服从正态分布。以下是实现单样本S-W检验的步骤：提出假设：零假设（H0）：心理班立定跳远成绩服从正态分布。备择假设（H1）：心理班立定跳远...
即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验。 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验。K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比。查看...
这主要取决于样本量，通常大样本（>50）用K-S检验，小样本（8<n<50）用S-W检验。检验