用SPSS做对数正态分布检验,sig值>0.05或<0.05说明什么问题? (sig值由分析-非参-K-S检验得出的)
当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布(如正态分布),sig越大越能说明数据服从指定的分布(如正态分布)。sig值小于0.05说明数据不服从正态分布。
从研究总体中抽取一个随机样本计算检验统计量的值计算概率sig值或者说观测的显著水平,即在假设为真时的前提下,检验统计量大于或等于实际观测值的概率。
如果sig<0.01,说明是较强的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果0.01<sig值<0.05,说明较弱的判定结果,拒绝假定的参数取值。
如果sig值>0.05,说明结果更倾向于接受假定的参数取值。
扩展资料
在很多应用中,特别是在可靠性和维修性方面,数据可能不符合正态分布。可是,随机变量的对数可能符合正态分布,对此情况称为对数正态分布。如果应用对数正态分布,在对数正态图纸上数据的图形将是一条直线。绘图的过程与其他分布是相同的。其分析的过程包括计算对数值的平均值和标准差,以及对最终结果取反对数。
对数正态分布与正态分布很类似,除了它的概率分布向右进行了移动。对数正态分布从短期来看,与正态分布非常接近。但长期来看,对数正态分布向上分布的数值更多一些。更准确地说,对数正态分布中,有更大向上波动的可能,更小向下波动的可能。
对数正态分布用于半导体器件的可靠性分析和某些种类的机械零件的疲劳寿命。其主要用途是在维修性分析中对修理时间数据进行确切的分析。
已知对数正态分布的密度函数,就可以根据可靠度与不可靠度函数的定义计算出该分布的可靠度函数和不可靠度函数的表达式