정규성 검정 (Anderson-Darling)

정규성 검정하는 방법

1. 검정할 측정값 열(필요하면 그룹 열도)을 머리글과 함께 복사합니다.
2. 데이터 레이블의 열 이름(A)을 클릭하고 붙여넣으면 첫 줄이 열 이름이 됩니다. CSV·엑셀 파일을 불러와도 됩니다.
3. 정규성을 검정할 열을 고르고, 그룹별로 검정하려면 그룹 구분 열을 고릅니다.
4. 분석하기 버튼을 누르고 오른쪽 정보창의 A²·p-value와 자동 해석을 확인합니다.

Anderson-Darling 검정

Anderson-Darling 검정은 데이터의 누적분포가 정규분포와 얼마나 다른지를 재는 정규성 검정으로, 분포의 꼬리 쪽 차이에 특히 민감합니다. 통계량 A²가 클수록 정규분포에서 멀다는 뜻입니다.

p-value는 평균·표준편차를 표본에서 추정했을 때의 보정을 포함한 D'Agostino & Stephens(1986) 근사식으로 계산합니다(R의 nortest::ad.test와 같은 공식).

판단 기준

p-value가 0.05보다 크면 정규분포라고 봐도 무리가 없고, 0.05 이하이면 정규분포가 아니라고 판단할 근거가 있습니다. 표본이 8개 미만이면 검정을 생략합니다.

정규성 검정 결과 해석

• p > 0.05: 정규분포를 가정하는 분석(t검정, 공정능력 Cpk·Ppk, 관리도 등)을 그대로 써도 됩니다.
• p ≤ 0.05: 정규성을 기각할 근거가 있습니다. 자동 해석은 왜도가 크면 어느 쪽 꼬리가 긴지도 알려줍니다.
• 데이터가 아주 많으면 작은 차이에도 p가 작아지므로 히스토그램 모양도 함께 보세요.

자주 묻는 질문

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