미니탭에서 Normality Test 시 아래의 3가지 방법이 있는데 서로간의 차이점은 아래와 같습니다.
1. Anderson-Darling: ECDF(경험적 누적분포함수)에 기초한 테스트법
2. Ryan-Joiner: 상관관계에 기초한 테스트법
3. Kolmogorov-Smirnov: 카이제곱(Chi-Square)에 기초한 테스트법
1) Anderson-Darling은 경험적 누적 분포 함수에 근거한 정규성 검정을 하는데, 미니탭에서는 디폴트로 되어 있습니다.
2) Ryan-Joiner법은 상관관계에 기초한 정규성 검정을 하는데 Shapiro-wilk법과 유사합니다. 또한 Shapiro-wilk법은 n이 2000개 이하일 때 주로 적용되므로 Ryan-Joiner법도 n이 2000개 이하일때 적용하셔도 될 것 같습니다.
3) Kolmogorov-Smirnov법은 카이스키아에 기초한 정규검정 테스트법으로 n이 2000개 이상일 때 적용하시면 될 것 같구요
결론:
1) Anderson-Darling과 Ryan-Joiner의 경우에는 비 정규성에 대한 비슷한 검출능력이 있습니다. 일반적으로 검출정도를 tight 하게 주기때문에 제조공정부분이나 Critical한 data에 적용하기에 적당하다고 봅니다.
2)Kolmogorov-Smirnov는 위의 경우보다는 검출력을 다소 느슨하게 줍니다. 따라서 비제조부분이나 사무간접부분에 적용가능하겠지요
일반적인 사항을 말씀드리는것이니 참고하셔서 적용하시기 바랍니다.
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1. Anderson-Darling: ECDF(경험적 누적분포함수)에 기초한 테스트법
2. Ryan-Joiner: 상관관계에 기초한 테스트법
3. Kolmogorov-Smirnov: 카이제곱(Chi-Square)에 기초한 테스트법
1) Anderson-Darling은 경험적 누적 분포 함수에 근거한 정규성 검정을 하는데, 미니탭에서는 디폴트로 되어 있습니다.
2) Ryan-Joiner법은 상관관계에 기초한 정규성 검정을 하는데 Shapiro-wilk법과 유사합니다. 또한 Shapiro-wilk법은 n이 2000개 이하일 때 주로 적용되므로 Ryan-Joiner법도 n이 2000개 이하일때 적용하셔도 될 것 같습니다.
3) Kolmogorov-Smirnov법은 카이스키아에 기초한 정규검정 테스트법으로 n이 2000개 이상일 때 적용하시면 될 것 같구요
결론:
1) Anderson-Darling과 Ryan-Joiner의 경우에는 비 정규성에 대한 비슷한 검출능력이 있습니다. 일반적으로 검출정도를 tight 하게 주기때문에 제조공정부분이나 Critical한 data에 적용하기에 적당하다고 봅니다.
2)Kolmogorov-Smirnov는 위의 경우보다는 검출력을 다소 느슨하게 줍니다. 따라서 비제조부분이나 사무간접부분에 적용가능하겠지요
일반적인 사항을 말씀드리는것이니 참고하셔서 적용하시기 바랍니다.
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