正态性检验结果分析

shiyiming · 发表于 2006-7-30 16:57:15

Tests for Normality

                  Test                --Statistic--- -----p Value------

                  Shapiro-Wilk       W    0.975619 Pr < W    0.0603
                  Kolmogorov-Smirnov D    0.093091 Pr > D    0.0321
                  Cramer-von Mises    W-Sq  0.103196 Pr > W-Sq 0.1011
                  Anderson-Darling    A-Sq  0.639037 Pr > A-Sq 0.0946

我刚学SAS，这个是正态性检验结果，那我如何对他分析呢？？
还有啊，正态概率图：如果*与＋重叠在一起才是正态分布吗

shiyiming · 发表于 2006-7-30 19:13:49

正态看shapiro-wilk的P值，*和+重叠的越多正态性越好

shiyiming · 发表于 2006-8-7 14:11:37

正态性检验的原假设是HO：分布服从正态分布
故p值越大越接受原假设。

shiyiming · 发表于 2006-8-8 11:12:54

不能这样的说法吧：“p值越大越接受原假设”。

这样的话，“小概率事件”应该改名为“大概率红包”了，如何？

另外，正态性检验本身意义不大，样本小的时候过于敏感，样本大了又不需要正态假设了。正态检验不应该单纯从这个统计结果来分析～

shiyiming · 发表于 2006-8-8 14:52:02

喔失误，我是说p值越大越倾向接受原假设（p。0.05），另外正态性检验在很多情况下是必要的，你说不能单纯的从统计结果来分析那请问还有一些什么方法呢？恳请指教。

shiyiming · 发表于 2006-8-8 21:42:01

如果以往已经有大量研究证明抽样的总体是正态的

那么如果保证试验设计和实施规范、科学的，样本足够的（抽样误差足够小）。那么不用检验正态了。

但是管理起来（事后的质量控制），需要进行正态性检验（那种为了正态性检验而检验的除外）。

昏了，今天太热了，自己都不知道自己说什么了，回头再说！

shiyiming · 发表于 2006-8-8 23:42:38

确实是不知道你说的什么，想好了再说吧，没关系。

shiyiming · 发表于 2006-9-2 10:12:28

Shapiro-Wilk W 0.974929 Pr < W 0.0141

这个是我的结果，根据你们的解释，看p值，是0.0141，好像是要拒绝原来的假设，就是不是正态分布，可是我看到有些介绍，说是可以看w值，近1就接受假设，p值近1也接受假设，可是在我的这里，w是近1，而p值近0啊，好像矛盾啊，不知道以哪个判断为准了，请哪位高手指点一下。

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