7864_fr-FR

liliconcom

Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

nBonjour à tous,

Je regarde des résultats d'ajustement. Alors que les résultats de Shapiro-Wilkes disposent d'une documentation (rare), le test de Komologorov-Smirnov-Lilliefors semble avoir une forme différente et aucune documentation. Une recherche rapide ne montre rien non plus sur le forum ; et Google est assez discret sur le sujet.

Mes résultats sont :

Pour une distribution normale :

D Prob > D

0,3752777 < 0,0100*

Je ne crois pas qu'il s'agisse d'une distribution normale. Puis-je rejeter l'hypothèse nulle comme D > alpha ?

Pourquoi Prob > D est-il significatif ? Cela signifie-t-il simplement que le résultat du test n'est pas susceptible d'être dû au hasard ?

Pour la distribution LogNormal.

D Prob > D

0,030143 < 0,0100*

Ceci est proche d'une distribution log-normale - elle se situe principalement dans les limites du tracé quantile normal mais erre un peu aux extrémités. Comme D est maintenant inférieur à alpha ; cela signifie-t-il qu'il correspond à une distribution log normale ?

Pour information, il y a environ 159 000 points de données.

Le meilleur lien que j'ai pu trouver sur le sujet est http://homepages.cae.wisc.edu/'1e642/content/Techniq ues/KS-Test.htm, sur lequel je base mes hypothèses.

Merci pour toute information complémentaire que vous pouvez fournir,

Gareth

Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement

dans ce cas, vous souhaiterez peut-être essayer les étapes suivantes :

1) ouvrez votre table de données.

2) exécutez une distribution avec toutes les variables souhaitées.

3) maintenez la touche Ctrl enfoncée et ajustez la distribution normale à toutes les variables

 

4) maintenez la touche Ctrl enfoncée et obtenez la qualité de l'ajustement

 

5) vient maintenant l'astuce : faites un clic droit sur l'un des tableaux d'ajustement et choisissez Créer un tableau de données combiné.

 

vous devriez maintenant avoir un tableau entièrement fonctionnel avec tous vos résultats à la fois. cela vous permettra de trier par valeur statistique ou Pvalue ou même de faire un graphique de ce que vous venez d'obtenir.

 

J'espère que cela t'aides.

Ron

 

 

 

Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement

Merci pour les pointeurs.

 

Alors qu'une taille d'échantillon d'environ 159 000 est considérée comme grande et hautement détectable dans le contexte du rejet de l'hypothèse nulle, existe-t-il un nombre pour lequel nous considérons une taille d'échantillon comme « grande et hautement détectable » ?Et si ce chiffre était basé sur une théorie ou une règle générale ?Dans mon cas, je pourrais travailler sur une taille d’échantillon d’environ 40 000.

 

Pour ajouter, mon intention est d'essayer d'éviter l'inspection visuelle des histogrammes.Je pourrais avoir affaire à environ 40 000 unités dans un produit particulier, où chaque unité reçoit environ 3 000 types de mesures différents.En supposant que nous nous attendons à ce que chaque type de mesure produise un comportement de distribution normal.J'imagine que, si possible, je pourrais exécuter le test de normalité à l'aide de JMP pour signaler la valeur p pour chacune des 3 000 mesures.En examinant 3 000 valeurs p comme premier écran brut, cela me permet d'identifier rapidement les mesures problématiques (qui ne sont pas normales) au lieu de visualiser manuellement 3 000 histogrammes.Pour cela, nous avons besoin (1) de la précision et de la robustesse du test de normalité, et (2) de l'automatisation prise en charge par JSL pour rapporter ces valeurs p.S'il y a des conseils sur un tel modèle d'utilisation, ce serait très apprécié.

Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustementJMP ne calcule pas réellement les valeurs p dans ce cas. JMP les recherche à partir des valeurs présentées. C'est pourquoi vous pouvez omettre certaines observations et obtenir la même valeur p. C'est aussi pourquoi JMP donne le symbole < ou >. Cela indique à l'utilisateur que la valeur p est légèrement inférieure ou légèrement supérieure à la valeur indiquée.



Vous avez raison sur le problème de la taille/de la signification de l'échantillon.


Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustementJMP ne calcule pas réellement les valeurs p dans ce cas. JMP les recherche à partir des valeurs présentées. C'est pourquoi vous pouvez omettre certaines observations et obtenir la même valeur p. C'est aussi pourquoi JMP donne le symbole < ou >. Cela indique à l'utilisateur que la valeur p est légèrement inférieure ou légèrement supérieure à la valeur indiquée.



Vous avez raison sur le problème de la taille/de la signification de l'échantillon.


Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement

avec cette taille d’échantillon, tout apparaît comme significatif (pour le meilleur ou pour le pire). c'est parce que chaque petite différence est "détectable". avec cet échantillon, je ferais d'abord un travail visuel.

Je trouve également les valeurs p de ce test plutôt étrangement arrondies. si vous omettez simplement quelques observations et répétez le test, cela donnera toujours exactement la même valeur p.

Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement

Le détail et les formules de ce test se trouvent sur la page suivante : http://support.sas.com/documentation/cdl/en/procstat/63104/HTML/default/viewer.htm#procstat_univariate_sect037.htm

L'hypothèse nulle pour le test KSL est que les données sont distribuées selon la distribution à laquelle vous correspondez.Supposons que vous correspondiez à une distribution normale.L’hypothèse nulle est alors que les données sont normalement distribuées.

Afin d'interpréter le test, l'utilisateur doit décider d'un niveau alpha.Supposons que vous choisissiez une valeur alpha de 0,05.

Recevoir une valeur p de 0,1500 indique qu'on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle (car nous avons choisi un alpha de 0,05 qui est inférieur à la valeur p).

Re : Aide à l'interprétation des résultats des tests KSL dans la qualité de l'ajustement

J'ai des questions similaires et il semble qu'il y ait très peu de ressources sur ce sujet.

1. Comment JMP calcule-t-il et rapporte-t-il les résultats du test KSL ?

2. Comment interpréter les valeurs D et Prob>D signalées par JMP ?

3. L'utilisateur a-t-il le contrôle sur le niveau Alpha/significatif ?Si oui, comment ?