秩和检验怎么看正态性

Question

如题所述

Answer 1

用SAS软件检验正态性。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 时，结果以Kolmogorov – Smirnov（D 检验）为准。正规的正态性检验可以通过PROC UNIVARIATE中的选择项NORMAL来实现。输出结果包括6部分。其中第4部分输出正态检验结果：当样本数N<2000时，shapiro-wilk的W统计量检验正态性；当样本数N>2000时，Kolmogorov-Smirnov的D统计量检验正态性；检验时，根据样本计算一个统计量即检验统计量D。它把样本分布的形状和正态分布相比较，比较得出一个数值p。附加检验之一，观察正态概率图，如果数据来自正态分布，图形的散点应该呈现一条直线。用Plot绘制正态分布的概率图，里面的“+”构成一条直线（正态分布数据概率图散点应该成一条直线），“*”代表样本数据散点。根据“*”覆盖 “+”的程度，说明样本数据是否来自正态分布数据。附加检验之二，绘制数据的条形图，如果数据来自正态分布，条形图呈现“钟形”分布。用histogram绘制直方图/normal在直方图中拟合正态分布的密度曲线，可以看到，曲线几乎是个标准钟形，可以认为数据是正态分布。附加检验之三，观察描述性统计量中偏度系数（Skewness）g1和峰度系数（Kurtosis）g2，如果数据来自正态分布，则两者都应该是0（适合大样本，仅当N>30时才有效）。用g1,g2,бg1,бg2来计算U值，用U检验法。U1= 同理计算U2，要两个都小于1.96，即p大于0.05才可以。附加检验之四，茎叶图（适合小样本）。做统计推断时，对样本数据进行假设检验（U、T检验）要求样本数据服从正态分布。当样本数据为非正态分布 或为小样本或两样本方差不等时则要用非参数检验（卡方、符号、秩和等）。