쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)은 적합도(Goodness-of-ift) 검정이다.
쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)은 왜도(Skewness)와 첨도(Kurtosis)가 정규분포(normal distribution)로 보기에 적합한지에 대한 적합도(Goodness-of-fit) 검정에 사용한다.
쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)에 결과값은 언제나 양의 숫자다. 그리고 결괏값이 0에서 멀리 떨어진 값이 나오면, 그때는 정규분포(normal distiribuiton)에 적합하지 않다고 판정한다.
쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)의 통계량은 아래 식으로 구한다.
JB =(n/6) * (S² + (C²/4))
- n: 관찰된 표본 수
- S: 표본의 왜도(skewness)
- C: 표본의 첨도(kurtosis)
쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)에 대한 정규성 귀무가설(null hypothesis)은 JB ~ X²(2)
아래 예시와 함께 엑셀에서 쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)을 구해보자
엑셀에서 쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test) 하기
단계별로 쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test)을 실행해본다.
1단계: 데이터 입력
엑셀 셀에 데이터를 입력한다.
2단계: 쟈크베라의 검정(Jarque-Bera Test) 통계량(statistics) 구하기
다음으로, JB 검정 통계량을 구한다. 엑셀에 입력된 공식대로 실행한다.
3단계: 검정에 p-값(p-value) 구하기
정규성 귀무가설(null hypothesis of normality)에서 JB 검정 통계량(test statistisc JB)은 자유도(degrees of freedom) 2의 카이제곱 분포 값과 같다고 했었다. JB ~ X²(2), 그래서 검정에 p-값(p-value)을 찾기 위해서 엑셀에서 카이제곱 분포를 구한다. =CHISQ.DIST.RT(JB test statistic, 2)
구해진 p-값(p-value)은 0.5921이다. p-값이 유의 수준(significance level) 0.05보다 작지 않기 때문에 귀무가설을 기각할 수 없다. 그러므로 위에 데이터가 정규분포(normal distribution)가 아니라는 통계적 근거가 없다.
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