샤피로-윌크 검정과 관련된 질문

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

ienna02님의 질문에 대한 답변을 드리겠습니다. 샤피로-윌크 검정은 데이터를 분석할 때 그 데이터가 정규 분포를 따르는지를 확인하기 위한 통계적 방법입니다. 이 검정의 일반적인 귀무 가설은 “데이터가 정규 분포를 따른다”이며, 대립 가설은 “데이터가 정규 분포를 따르지 않는다”가 됩니다.

주어진 상황에서 대립 가설을 ‘정규성을 따른다’로 설정하려면 기본적인 설정과는 다소 다르게 접근해야 합니다. 하지만 기본적으로 샤피로-윌크 검정의 결과에 기반하여 p-value를 해석하는 것으로 데이터의 정규성을 평가합니다.

샤피로-윌크 검정을 수행하는 코드 예시는 다음과 같습니다:

from scipy.stats import shapiro

# 데이터를 준비합니다.
data = [데이터셋]

# 샤피로-윌크 검정을 수행합니다.
statistic, p_value = shapiro(data)

# 결과를 출력합니다.
print('Statistics=%.3f, p=%.3f' % (statistic, p_value))

# 해석
alpha = 0.05
if p_value > alpha:
    print("귀무 가설 채택: 데이터는 정규성을 따른다.")
else:
    print("대립 가설 채택: 데이터는 정규성을 따르지 않는다.")

이 코드에서는 p_value의 크기를 기준으로 귀무 가설을 채택할지 여부를 결정합니다. p_value가 0.05보다 크면 귀무 가설을 기각하지 않고, 따라서 데이터를 정규 분포로 볼 수 있습니다.

이미지와 관련된 질문과 코드는 없었지만, 정규성 검정에 대한 다른 유사한 논의를 보실 수 있는 링크를 권장드립니다: 대응표본검정에서 정규성 검정 문의

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.

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