正态性检验方法的比较正态分布是许多检验的基础,比如F检验,t检验,卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此,对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然,我们无法证明某个数据的确来自正态总体,但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验,我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义,下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。一.图示法1.P-P图以样本的累计频率作为横坐标,以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标,以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布,则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2.Q-Q图以样本的分位数作为横坐标,以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标,把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布,则样本点应围绕第一象限的对角线分布。以上两种方法以Q-Q图为佳,效率较高。3.直方图判断方法:是否以钟型分布,同时可以选择输出正态性曲线。4.箱线图判断方法:观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置,则分布较为对称,否则是偏态分布。5.茎叶图判断方法:观察图形的分布状态,是否是对称分布。二.偏度、峰度检验法:1.S,K的极限分布样本偏度系数3322BSB该系数用于检验对称性,S0时,分布呈正偏态,S0时,分布呈负偏态。样本峰度系数4223BKB该系数用于检验峰态,K0时为尖峰分布,S0时为扁平分布;当S=0,K=0时分布呈正态分布。0:F(x)服从正态分布1H:F(x)不服从正态分布当原假设为真时,检验统计量6/Sn24/Kn对于给定的R||6/24/SKnn其中14u2.Jarque-Bera检验(偏度和峰度的联合分布检验法)检验统计量为JB=22164nkSK22JB过大或过小时,拒绝原假设。三.非参数检验方法1.Kolmogorov-Smirnov正态性检验(基于经验分布函数(ECDF)的检验)0max||nDFxFxnFx表示一组随机样本的累计概率函数,0Fx表示分布的分布函数。当原假设为真时,D的值应较小,若过大,则怀疑原假设,从而,拒绝域为RDd对于给定的pPDd又ˆ{}nnpPDD2.Lilliefor正态性检验该检验是对Kolmogorov-Smirnov检验的修正,参数未知时,由22ˆˆ,XS可计算得检验统计量ˆnD的值。3.Shapiro-Wilk(W检验)检验统计量:212211niiinniiiiaaXXWaaXX当原假设为真时,W的值应接近于1,若值过小,则怀疑原假设,从而拒绝域为RWc在给定的水平下PWc=4.2拟合优度检验(也是基于经验分布函数(ECDF)的检验)检验统计量为22211()()kkiiiiiiiiffnpnppnnp1)k22211ˆ()ˆ()ˆˆkkiiiiiiiiffnpnppnnp1)krr是被估参数的个数若原假设为真时,2应较小,否则就怀疑原假设,从而拒绝域为2{}Rd,对于给定的2{}Pd又22ˆ{}pP四.方法的比较1.图示法相对于其他方法而言,比较直观,方法简单,从图中可以直接判断,无需计算,但这种方法效率不是很高,它所提供的信息只是正态性检验的重要补充。2.经常使用的2拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验的检验功效较低,在许多计算机软件的Kolmogorov-Smirnov检验无论是大小样本都用大样本近似的公式,很不精准,一般使用Shapiro-Wilk检验和Lilliefor检验。3.Kolmogorov-Smirnov检验只能检验是否一个样本来自于一个已知样本,而Lilliefor检验可以检验是否来自未知总体。4.Shapiro-Wilk检验和Lilliefor检验都是进行大小排序后得到的,所以易受异常值的影响。5.Shapiro-Wilk检验只适用于小样本场合(3n50),其他方法的检验功效一般随样本容量的增大而增大。6.2拟合优度检验和Kolmogorov-Smirnov检验都采用实际频数和期望频数进行检验,前者既可用于连续总体,又可用于离散总体,而Kolmogorov-Smirnov检验只适用于连续和定量数据。7.2拟合优度检验的检验结果依赖于分组,而其他方法的检验结果与区间划分无关。8.偏度和峰度检验易受异常值的影响,检验功效就会降低。9.假设检验的目的是拒绝原假设,当p值不是很大时,应根据数据背景再作讨论。参考文献:[1]王星:《非参数统计》2005[2]吴喜之:《非参数统计》1999[3]贾俊平、何晓群、金勇进:《统计学》2008[4]茆诗松、周纪芗:《概率论与数理统计》2008[5]吴喜之、赵博娟:《非参数统计》2009[6]《资料的正态性检验汇总》2009