Empirical Type 1 Error Rate and Power Comparisons of Normality Tests with R
Abstract
Normality is one of the main presuppositions in
statistical tests. The multiplicity of the normality tests bring out another
problem of choosing the appropriate test for researchers. The free software R
which has a great popularity in the statistical analysis has 18 normality tests
in 4 different packages. In this study we compared performance of these
normality tests in terms of empirical type 1 error rate and power by Monte
Carlo simulation. As a result, regardless of the distribution of data (symetric
or asymmetric) the Shapiro-Francia test, also the Frosini B test performed
better than the other normality tests in terms of experimental type 1 error
rate. However the widely used Kolmogorov-Smirnov test showed worse performance
than other normality tests in terms of empirical type 1 error rate and power.
Keywords
Normality tests,R,Empirical type 1 error rate,Power of test
R ile Normallik Testlerinin Deneysel 1. Tip Hata Oranı ve Güç Karşılaştırması
Abstract
Normallik istatistiksel testlerde ana
varsayımlardan biridir. Normallik testlerinin çokluğu, araştırmacılar için
uygun normallik testini seçme konusunda başka bir problem ortaya çıkarmaktadır.
İstatistiksel analizlerde sıklıkla kullanılan ücretsiz bir yazılım olan R’da 4
farklı pakette 18 normallik testi bulunmaktadır. Bu çalışmada, normallik
testlerinin performansını ampirik 1. tip hata oranı ve güç açısından Monte
Carlo simülasyonu ile karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda verinin dağılımı (simetrik veya asimetrik) ne olursa olsun
Shapiro-Francia testi, ayrıca Frosini B testi de deneysel tip 1 hata oranı
açısından diğer normallik testlerinden daha iyi performans göstermiştir.Ayrıca
yaygın olarak kullanılan Kolmogorov-Smirnov testi ampirik tip 1 hata oranı ve
testin gücü açısından diğer normallik testlerinden daha kötü performans
göstermiştir.
Keywords
Normallik testi,R,Deneysel 1. tip hata oranı,Testin gücü