多くの列に対するスクリプト正規性検定こんにちは、
私は、多くの列の正規性をチェックして、正規と非正規を示すバイナリ出力（0,1）で新しい列を作成することができるスクリプトを書くのが好きです。正規性テスト用のアドインを見たことがありますが、それを使用して必要な処理を実行できるかどうかはわかりません。
任意の助けは大歓迎です。
ありがとう。
再：多くの列のスクリプト正規性検定どうもありがとうございました。
再：多くの列のスクリプト正規性検定ランダムサンプリングのジムの考えは良いものですが、それからあなたはサンプルサイズと検出力の問題に直面しなければなりません。調整する方が簡単かもしれません。 p 誤検出率（FDR）アプローチを使用した値。
再：多くの列のスクリプト正規性検定データから妥当なサンプルサイズまでラドサンプリングすることで、統計をサンプルサイズで混乱させないようにすることができます。
再：多くの列のスクリプト正規性検定コメントをありがとうDan。しかし、私は何をすべきですか。分布が正規分布かそうでないかを理解しようとしていますが、大きなサンプルがあります。
私はこれについてあなたの助けに感謝します。ありがとう
再：多くの列のスクリプト正規性検定データは正常に見えることに同意します。大量のデータを使った統計的検定で問題に遭遇しました。どのような違いがあっても、それがわずかであっても、統計的に有意なものとして示されます。あなたは10万人以上の観察を持っています。正規性検定（他の統計検定と同様）は、標本数が多いため統計的に有意な差があります。その統計的に有意な違いは、実際的に有意な違いである可能性は低いです。
再：多くの列のスクリプト正規性検定こんにちはデイビッド、
ありがとう。私は別のテーブルを試してみて、1列を見ました。私は分布が正規ではないという結果を得ました、そして、分布が私に普通であるので私は驚きます。報告されたp値は0.01です。ヒストグラムを添付しました。コメントはありますか？ありがとう。
再：多くの列のスクリプト正規性検定いくつかのより良いデータ... 例えば
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
For (i=5,i<=10,i++,
colName = Column(dt,i) << Get Name;
show(colName);
pValue = Test Normal(dt,colName);
show(pValue);
);
再：多くの列のスクリプト正規性検定そのループは単なる説明用です。 Big Classデータでは、あまり意味がありません。 このエラーは、年齢列（正規のモデル化タイプを持つ）の正規性をテストしようとしているのに対し、正規性の検定は列が連続的であると仮定しているためです。 だからあなたはそれにいくつかの意味のある入力データを提供する必要があるだけです。
再：多くの列のスクリプト正規性検定素早いフィードバックと解決策を本当にありがとう。私はあなたが私に送ったテンプレートと私が最後のループを実行した時に使った。
For (i=1,i<=NItems(lstNames),i++,
pValue = Test Normal(dt,lstNames[i]);
show(pValue);
If (pValue<0.05,
show("failed normality test")
,
show("passed normality test"))
);
エラーメッセージが表示されます。
Cannot subscript Display Box in access or evaluation of 'Subscript' , rep[/*###*/"Goodness-of-Fit Test"]
私はあなたの助けに感謝します。ありがとう。
;
再：多くの列のスクリプト正規性検定これはユーザ定義関数の構築に関連するワークフローについての議論です。
http://www.pega-analytics.co.uk/blog/testing-residuals-for-normality/
再：多くの列のスクリプト正規性検定JSLに関するあなたの知識がどのようなものかはわかりませんが、次のようなユーザー定義関数を使用することができます。
Test Normal = Function({dt,col},{Default Local},
dist = dt << Distribution( Invisible,
Continuous Distribution(
Column( Eval(col) ),
Fit Distribution(
Normal( Goodness of Fit( 1 ) )
)
),
Histograms Only
);
rep = dist << Report;
ob = rep["Goodness-of-Fit Test"];
tb = ob[TableBox(1)];
mat = tb[NumberColBox(2)] << Get;
pValue = mat[1];
rep << Close Window;
Return(pValue);
);
// illustration of using hte function
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
pValue = Test Normal(dt,"height");
show(pValue);
If (pValue<0.05,
show("failed normality test")
,
show("passed normality test")
);
ここから、列を反復処理するforループ内に関数を配置できます。
lstNames = dt << Get Column Names(String,Numeric);
For (i=1,i<=NItems(lstNames),i++,
pValue = Test Normal(dt,lstNames[i]);
// etc
);
