R에서 데이터 정규성 검정 방법

데이터 분석에서 정규성 검정은 중요한 단계입니다. R에서는 여러가지 방법으로 정규성을 검정할 수 있습니다.

 

목차

• 1. Shapiro-Wilk 테스트
• 2. Kolmogorov-Smirnov 테스트
• 3. Anderson-Darling 테스트

1. Shapiro-Wilk 테스트

Shapiro-Wilk 테스트는 R에서 가장 일반적으로 사용되는 정규성 검정 방법 중 하나입니다. shapiro.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

    # 예제 데이터 생성
    data <- rnorm(100)

    # Shapiro-Wilk 테스트 수행
    shapiro.test(data)
    

 

2. Kolmogorov-Smirnov 테스트

Kolmogorov-Smirnov 테스트는 표본 분포와 이론적 분포 간의 차이를 검정하는 데 사용됩니다. ks.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

    # 예제 데이터 생성
    data <- rnorm(100)

    # Kolmogorov-Smirnov 테스트 수행
    ks.test(data, "pnorm", mean(data), sd(data))
    

 

3. Anderson-Darling 테스트

Anderson-Darling 테스트는 Kolmogorov-Smirnov 테스트와 유사하게 표본 분포와 이론적 분포 간의 차이를 검정합니다. nortest 패키지의 ad.test() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

    # 패키지 설치
    install.packages("nortest")

    # 패키지 불러오기
    library(nortest)

    # 예제 데이터 생성
    data <- rnorm(100)

    # Anderson-Darling 테스트 수행
    ad.test(data)