[SAS 활용 노하우] 분포분석

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분포분석은 요약통계량과 비슷한 분석으로 데이터에 대해 평균, 분산, 분산, 중앙값, 사분위수, 최소값, 최대값 등의 기초통계량을 제공하고 히스토그램, Q-Q Plot, Box Plot, 확률 도표, 정규확률도표 등을 사용할 수 있습니다. 

CLASS 데이터의 Weight(몸무게) 변수가 정규성을 만족하는지 확인하기 위해 분포분석을 사용합니다.

분포분석을 하기 위해서는, [작업 및 유틸리티] > [통계량] > [분포분석]을 선택합니다.

[분석변수]에 Weight 변수를 선택합니다.

[분석변수]에는 분석하고 검정하고자 하는 분포를 다중으로 선택할 수 있습니다.

 

[분포분석]에서는 데이터의 분포를 시각적으로 확인할 수 있게 '히스토그램 및 적합도 검정', '정규 확률 도표', '정규 Q-Q 도표' 도표를 제공합니다.

[정규성 확인]으로 요약통계량에서 확인할 수 있는 기초통계량 뿐 아니라 위치모수에 대한 검정이나 정규성 검증도 가능합니다.

 

분석변수에 대한 정규성 검증을 하기 위해 귀무가설은 'Weight 변수의 분포가 정규분포를 따른다.' 입니다. 

위의 유의확률 P값을 보면 모두 0.05보다 크므로 유의수준 0.05 하에서 귀무가설을 기각할 수 없습니다.

결론은, Weight 정규성을 따른다고 말할 수 있습니다.

 

Q-Q Plot은 분위수대조도이며, 정규모집단 가정을 하는 방법 중 하나입니다.

시각적으로 정규성 확인할 수 있는데 거의 대부분의 데이터(점)들이 정규분포 참조선에 있으므로 데이터가 정규분포를 따른다고 할 수 있습니다.