Strona korzysta z plików cookies w celu realizacji usług i zgodnie z polityką plików cookies.
Możesz określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.

Test Kołmogorowa Smirnowa


Test Kołmogorowa-Smirnowa dla jednej próby służy testowaniu podobieństwa uzyskanego rozkładu naszej badanej zmiennej z innym teoretycznym rozkładem np.:
normalnym, Poissona, jednostajnym. Najczęściej jednak w praktyce badań ilościowych test ten służy do oszacowania czy rozkład zmiennej zależnej (w schemacie eksperymentalnym) bądź zmiennych korelacyjnych (w schemacie korelacyjnym) jest 
zbliżony do normalnego. 

Test K-S testuje hipotezę zerową o tym, że rozkład naszej zmiennej jest zbliżony do normalnego. Z tego wynika,
że istotny wynik testu K-S świadczy o tym, że rozkład zmiennej obserwowanej nie jest podobny do rozkładu normalnego. 

Testowanie normalności rozkładu jest wymagane przy użyciu testów paramterycznych, np: testy t-Studenta, analiza wariancji, korelacja r-Pearsona, regresja wieloraka. Jednym z założeń tych testów jest to, że rozkład analizowanych zmiennych ilościowych powinien mieć rozkład zbliżony do normalnego. 

W teście Kołmogorowa-Smirnowa najczęściej korzysta się stosując poprawkę Lilleforsa. Poprawka ta ma na celu uwzględnienie faktu, że najczęściej nieznane są wartości rozkładów zmiennej w populacji.

Często zamiennie do testu Kołmogorowa-Smirnowa w przypadku analizy podobieństwa rozkładu do rozkładu normalnego stosowany jest test Shapiro-Wilka.

Masz problem z analizą statystyczna? Przejdź TU!