在SPSS中5000个样本以下检验正态分布,软件会同时提供Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk的统计结果。当样本量大于5000时只提供Kolmogorov-Smirnov检验的结果。
那如果样本很小呢,比如有十几个样本,Shapiro-Wilk是否合适?Shapiro-Wilk当然是合适的,除此之外,也可以考虑看Anderson-Darling检验的结果,有资料指出Anderson-Darling检验在样本量7~25个时有自己的优势,但要说明一下,咱们主流使用的SPSS是没有这个统计方法的。
而在全球质量管理统计软件Minitab中,正态分布检验默认直接输出的是Anderson-Darling检验,同时也提供Kolmogorov-Smirnov检验和Ryan-Joiner(与sw检验类似)方便选择和使用。
找个案例。25个销售数据,检验其正态性。
数据导入minitab后,菜单:统计→基本统计→正态性检验。
来看结果。
我们看到AD检验同时给出显著性检验的统计量和P值,AD=0.861,P=0.023<0.05,说明数据是偏态的。看左侧的图形,有一部分点偏离斜线较远(看图有一定主观性)。
本文完
文/图=数据小兵
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