Anderson-Darling検定

多くの場合、ランダムサンプルが抽出される母集団の分布は、多くの場合、不明であるか、決定が困難です。

このような場合、Anderson-Darling検定は、そのようなデータやサンプルが特定の分布(標準正規分布や一様分布など)から抽出されるかどうかを判断するのに役立ちます。

正規性を検定する場合、帰無仮説はデータが正規分布に従うことを示し、対立仮説はデータが正規分布に従わないというものです。

検定統計量 A² は、次の式を使用して計算され、サンプルの正規性を検定し、理論上の標準正規分布から得られた臨界値と比較されます。

この検定統計量が事前に決定された有意水準の棄却限界値より大きい場合、サンプルが正規分布からのものであるという帰無仮説は棄却されます。

実験室での実験や自然観察からのデータは、しばしば正規分布していると仮定されます。

Anderson-Darling検定を適用して、分析に適したパラメトリック検定またはノンパラメトリック検定を決定できます。