spss分析中sig是significance的缩写,意为“显著性”,significance test称为显著性检验。sig后面的值就是统计出的P值,根据P值进行显著性检验。 sig小于0.05 说明有95%的显著差异 小于0.001 是极其显著 小于0.01 是非常显著 小于0.05 是模型显著 当数据之间具有了显著性差异,就说明参与比对的数据不是来自于同一总体(Po...
image 此时只需要p值大于0.05即为符合正态分布 假设:一定样本量n的研究对象总是符合正态分布。 将样本量为n的样本按照大小顺序编排,然后根据公式计算统计量W的值,该值越接近于1,且显著水平大于0.05时,我们就没法拒绝原假设。 image
shapiro.test的结果受样本量大小的影响,随着样本量的增加,p值会相应的减小。这样的话,容易给我们造成否定原假设的假象。 shapiro.test 的结果会受样本量大小的影响
在上述示例中,p值为0.7947,大于通常的显著性水平0.05,说明我们无法拒绝样本来自正态分布的假设。换句话说,在这个例子中,我们认为数据来自正态分布。 结论 通过对shapiro.test()函数的检验结果的解读,我们可以判断样本是否来自正态分布。在上述示例中,由于p值大于显著性水平0.05,我们认为数据是来自正态分布的。 需要注...
Shapiro-Wilk检验的显著性(p值)可以用来判断数据是否显著地不符合正态分布。如果p值很小(通常小于0.05),则可以拒绝零假设(即数据来自正态分布),认为数据显著地不符合正态分布。 因此,Shapiro-Wilk检验的p值是决定数据是否显著地偏离正态分布的关键因素。©...
statistic Shapiro-Wilk 统计数据的值。 p.value 检验的近似 p 值。 Royston (1995) 中称这对于 p.value < 0.1 来说是足够的。 method 字符串 "Shapiro-Wilk normality test"。 data.name 给出数据名称的字符串。 例子 shapiro.test(rnorm(100, mean = 5, sd = 3)) shapiro.test(runif(100, min = ...
利用shapiro.test()函数对小样本数据(3~5000)做正态分布检验。原假设数据服从正态分布,当伴随概率P值大于0.05时,认为数据服从正态分布。 shapiro.test(employee$salary) Shapiro-Wilk normality test data: employee$salary W = 0.77061, p-value < 2.2e-16 ...
给定一个大小为n的d维随机样本,该函数计算Villasenor Alva和Gonzalez Estrada(2009)提出的多元正态性Shapiro-Wilk检验的检验统计量和p值。 语法\用法: mvShapiro.Test(X) 参数说明: X : 具有d列(向量维数)和n行(样本大小)的数字数据矩阵。 示例\实例: X < - matrix(rnorm(40),ncol=2) # Generating a...
夏皮罗维尔克检验(Shapiro-Wilk test)是统计学领域中的一个常用检验方法,用于判断一组数据是否服从正态分布。该检验方法是根据数据的排序和均值来计算一个W统计量,然后根据W值来确定p值,从而判断数据是否服从正态分布。 在夏皮罗维尔克检验中,需要首先对数据进行排序,然后计算每个数据点与均值的差的平方和,接着计算...