Empirical Type 1 Error Rate and Power Comparisons of Normality Tests with R
| Autor: | Ülkü Erişoğlu, Aydın Karakoca, Murat Erişoğlu, Ahmet Pekgör |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Ahmet Pekgör: 0000-0001-9446-7960, Murat Erişoğlu: 000-0002-4589-1383, Aydın Karakoca: 0000-0001-6503-3872, Ülkü Erişoğlu: 0000-0002-9826-3460, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü Uygulamalı İstatistik Anabilim Dalı, Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü İstatistiksel Bilgi Sistemleri Anabilim Dalı., Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen Fakültesi, İstatistik Bölümü İstatistik Teorisi Anabilim Dalı |
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2018 |
| Předmět: |
Normallik testi
Deneysel 1. tip hata oranı Basic Sciences Temel Bilimler Empirical type 1 error rate Normallik testi R Deneysel 1. tip hata oranı Testin gücü Power of test Normality tests lcsh:TA1-2040 Testin gücü lcsh:Q Normality tests R Empirical type 1 error rate Power of test lcsh:Engineering (General). Civil engineering (General) lcsh:Science lcsh:Science (General) lcsh:Q1-390 |
| Zdroj: | Volume: 39, Issue: 3 799-811 Cumhuriyet Science Journal Cumhuriyet Science Journal, Vol 39, Iss 3, Pp 799-811 (2018) |
| ISSN: | 2587-2680 2587-246X |
| Popis: | Normality is one of the main presuppositions instatistical tests. The multiplicity of the normality tests bring out anotherproblem of choosing the appropriate test for researchers. The free software Rwhich has a great popularity in the statistical analysis has 18 normality testsin 4 different packages. In this study we compared performance of thesenormality tests in terms of empirical type 1 error rate and power by MonteCarlo simulation. As a result, regardless of the distribution of data (symetricor asymmetric) the Shapiro-Francia test, also the Frosini B test performedbetter than the other normality tests in terms of experimental type 1 errorrate. However the widely used Kolmogorov-Smirnov test showed worse performancethan other normality tests in terms of empirical type 1 error rate and power. Normallik istatistiksel testlerde anavarsayımlardan biridir. Normallik testlerinin çokluğu, araştırmacılar içinuygun normallik testini seçme konusunda başka bir problem ortaya çıkarmaktadır.İstatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılan ücretsiz bir yazılım olan R’da 4farklı pakette 18 normallik testi bulunmaktadır. Bu çalışmada, normalliktestlerinin performansını ampirik 1. tip hata oranı ve güç açısından MonteCarlo simülasyonu ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda verinin dağılımı (simetrik veya asimetrik) ne olursa olsunShapiro-Francia testi, ayrıca Frosini B testi de deneysel tip 1 hata oranıaçısından diğer normallik testlerinden daha iyi performans göstermiştir.Ayrıcayaygın olarak kullanılan Kolmogorov-Smirnov testi ampirik tip 1 hata oranı vetestin gücü açısından diğer normallik testlerinden daha kötü performansgöstermiştir. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|