KS检验:KS检验的统计量是KS统计量,它是观察到的CDF与理论CDF间的最大绝对差。 SW检验:SW检验的统计量是Shapiro-Wilk统计量,它考察了样本观察值与样本均值之间的协方差。 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...
Shapiro-Wilk检验结果解读 W检验结果显示,W=0.993,P值=0.704>0.05,接受H0假设,认为汽车长度这个变量数据服从正态分布。 SPSS同时给出了KS检验结果,通常认为大数据集采用该法,解读方式和SW法一致。本例略。 结论可撰写为: 在α=0.05的检验水准下,可认为汽车长度数据资料服从正态分布(W=0.993,P>0.05)。
SAS规定，当样本含量n≤2000时，结果以Shapiro-Wilk检验为准。而当样本含量n>2000时，建议使用Kolmogorov-Smirnov检验。而在SPSS中，如果指定的权重是非整数，且加权样本大小位于3和50之间，则计算Shapiro-Wilk统计量。而对于无权重或整数权重，如果加权样本大小位于3和5000之间，则使用Kolmogorov-Smirnov检验。
在SPSS中执行SW检验的步骤为：【分析】→【描述统计】→【探索】。将待分析的变量移入【因变量列表】，根据研究目的决定是否使用【因子列表】及分组的因子变量。点开【图】对话框，勾选【含检验的正态图】，最后执行此次检验。SW检验结果显示，W值和P值，根据此结果判断数据是否服从正态分布。SPSS同时...
Shapiro-Wilk 检验是一种进行正态性检验的方法。 它是一个统计描述的附加部分。可以通过以下方法完成: analysis-descriptive statistics -Export, 点 Plot 按钮, 选中 Normal plot with test 这样就可以对选择的变量进行正态性检验了,结果会有 Kolmogorov-Smirnov 检验(简称 K-S 检验) 和 Shapiro-Wilk 检验...
样本采用Shapiro-Wilk检验,显著性P值为0.000***,水平上不呈现显著性,不能拒绝原假设?怎么P值小于0.05,还不显著了 1 关注 503 浏览 0 评论 分享 已设置悬赏积分 :1 关注 写回答 1个回答 默认排序 数据分析师 2023-09-04 10:01 这个是需要看该个检验方法的原假设,原假设是”假设数据呈现正态性“,...
Shapiro-Wilk检验结果解读 W检验结果显示，W=0.993，P值=0.704>0.05，接受H0假设，认为汽车长度这个...
不同于图形法的直观性，Shapiro-Wilk检验（简称SW检验）是从统计学角度出发，通过计算样本与正态分布的偏差，来验证数据的正态性假设。其基本假设分为两种：H0: 你所研究的样本总体服从正态分布</H1: 你所研究的样本总体不服从正态分布</通过计算得到的显著性概率（p值或sig值），我们判断哪个假设更...
两者个考察样本量不一样 SAS中规定:当样本含量n ≤2000时,结果以Shapiro – Wilk(W 检验)为准,当样本含量n>2000 SPSS中则这样规定:(1)如果指定的是非整数权重,则在加权样本大小位于3和50之间时,,计算 Shapiro-Wilk 统计量。对于无权重或整数权重,在加权样本大小位于3 和 5000 ...
这个检验在SPSS里没有独立的菜单,所以不熟悉SPSS的人可能不太任意找到。 Shapiro-Wilk检验是一种进行正态性检验的方法。 它是一个 统计描述的附加部分。可以通过以下方法完成: analysis-descriptive statistics -Export, 点Plot按钮, 选中Normal plot with test 这样就可以对选择的变量进行正态性检验了,结果会有...