[R] 정규성 검정하기

정규성 검정

데이터 의 분포가 정규분포를 따르는지를 검정하는 것입니다.

Shapiro-Wilk normality test 사용

가설설정

귀무가설 : 데이터가 정규분포를 따른다.

대립가설 : 데이터가 정규분포를 따르지 않는다.

sample 로 데이터를 생성할 경우 

--> p-value가 유의 수준 0.05 이상되어야지 귀무가설을 채택할 수 있습니다. p-value가 0.002621 < 0.05 이므로 귀무가설은 기각되어 정규분포를 따른지 않는다고 결론 지을 수 있습니다. 히스토그램을 봐도 정규분포 모양과는 거리가 멀다

rnorm 으로 데이터를 생성할 경우

--> p-value가  0.9069 > 0.05 이므로 귀무가설이 채택되어 정규분포를 따른다고 결론 지을수 있습니다. 히스토그램을 확인해보면 정규분포 모양과 유사하다는 것을 알수 있습니다.

---

기타 정규성 검정 방법

> library(nortest)

> data=c(3,4,2,5,3,6,3,4,5,1,2,4,4,7,6,7,8,6,5,6,6,6,8,9,5,5,5,3,5,4,3)

Anderson-Darling normality test

Cramer-von Mises normality test

Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) normality test

Pearson chi-square normality test

Shapiro-Francia normality test