シャピロ・ウィルクの正規性の検定
1. swtest irng:=col(a)
2. swtest irng:=Col(A) stat:=w df:=d prob:=p
入力
Range
<active>
この変数は、正規性の検定の入力データ範囲を指定します。シャピロ・ウィルク検定を適用するため、データ範囲のサンプルサイズは3から5000個までに制限されています。
出力
double
<unassigned>
シャピロ・ウィルクのW統計量の値 この変数は出力する統計量の値の名前を指定します。
検定の自由度 この変数は自由度の値を出力する名前を指定します。
例えばデータが正規分布に従うとするような、帰無仮説が棄却される確率 この変数は、出力する確率値の名前を指定します。
シャピロ・ウィルクの正規性の検定は、正規分布に従う値のランダムな標本であるかどうかを決定するのに使います。t検定や1wayまたは2way ANOVAなど他の統計検定のデータが統計的に有意である結果を得るために正規分布した母集団から採る必要があるので、正規性の検定は役立ちます。W統計量およびp値が計算され、これは選択されたレベルの有意性で比較でき、統計判断に使うことができます。
1. デフォルトの設定を使って、アクティブワークシートの第1列にあるすべての入力および出力結果を一覧表示するには、次のように入力します。
2. シャピロ・ウィルク検定の統計量をアクティブワークシートの2列目に返し、これらの標本データが正規分布から発生したものかどうかを検定するには、次のように入力します。
このルーチンは、3から5000までのサンプルサイズに対して、与えられた有意水準でシャピロ・ウィルクのW統計量を計算します。Originは、Applied Statistics Algorithm R94に基づいてW統計量を計算します。アルゴリズムに関する数学的な理論の説明については Royston (1995)で与えられます。
昇順または降順のどちらかでソートされた観測データ が与えられる場合、シャピロ・ウィルクのW統計量は次のように定義されます。
ここで は標本の平均と、 は、数学的な重みデータで、この値は サンプルサイズ nのみに依存します
Royston JP.AS R94.1995.Shapiro-Wilk normality test and P-value.Applied Statistics; 44(4).
stats, kstest, lillietest