药学数据统计药学数据统计 (8).ppt
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数据的正态性检验正态分布概念是由德国的数学家和天文学家棣莫弗于1733年首次提出,后来,德国数学家高斯(Gauss)率先将其应用于天文学家研究,正态分布获得了普遍认可和广泛应用,因此正态分布又叫高斯分布。Anderson-Darling检验亦称D检验。此检验是将样本数据的经验累积分布函数与假设数据呈正态分布时期望的分布进行比较。如果观测差足够大,则拒绝总体呈正态分布的原假设。一般统计学者都认为此方法是目前所有正态性检验功效最高的方法。,Ryan-Joiner检验(RJ)与Shapiro-Wilk检验类似,亦称W检验。通过计算数据与数据正态得分的相关性来评估正态性,如果相关系数接近1,则总体就很有可能呈正态分布。Ryan-Joiner统计量可以评估这种相关性的强度,当未达到适当的1临界值时,则可拒绝总体呈正态分布的原假设。此方法的优点是可以对样本含量很小的数据进行正态性检验。,Kolmogorov-Smirnov检验亦称KS检验,此检验基于经验分布函数,该检验用大样本近似。其检验的是标准化后的数据是否服从理论的分布。KS检验适用于多种分布,在单独作正态性检验时,其检验功效比前两种方法低一些。,例 题,根据结果综合评价综合评价,可以认为该数据服从正态分布。结论
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