UNIVARIATEプロシジャ

例4.30 正規分位点プロットの解釈

この例は、データが正規分布に従っていない場合の正規分位点プロットを解釈する方法を示しています。次のステートメントはデータセットMeasuresを作成し、50本の鋼棒の直径の測定値を変数Diameterに格納します。

data Measures;
   input Diameter @@;
   label Diameter = 'Diameter (mm)';
   datalines;
5.501  5.251  5.404  5.366  5.445  5.576  5.607
5.200  5.977  5.177  5.332  5.399  5.661  5.512
5.252  5.404  5.739  5.525  5.160  5.410  5.823
5.376  5.202  5.470  5.410  5.394  5.146  5.244
5.309  5.480  5.388  5.399  5.360  5.368  5.394
5.248  5.409  5.304  6.239  5.781  5.247  5.907
5.208  5.143  5.304  5.603  5.164  5.209  5.475
5.223
;

次のステートメントは出力4.30.1の正規Q-Qプロットを要求します。

symbol v=plus;
title 'Normal Q-Q Plot for Diameters';
ods graphics off;
proc univariate data=Measures noprint;
   qqplot Diameter / normal
                     square
                     vaxis=axis1;
   axis1 label=(a=90 r=0);
run;

出力4.30.1の点の非線形性は、正規性からの乖離を示しています。点のパターンは左から右へと増加する傾きでカーブしているため、対数正規分布のような右に片寄った論理分布は、正規分布よりも優れた適合を提供します。ゆるやかな曲線性は、例4.31で説明しているように形状パラメータ $\text{[math]}$ を小さな値にした対数正規Q-Qプロットを使用して、データを調べる必要があることを示しています。Q-Qプロットの解釈の詳細は、Q-Qプロットと確率プロットの解釈のセクションを参照してください。

出力4.30.1 非正規データの正規Q-Qプロット

この例のサンプルプログラムuniex18.sasは、Base SASソフトウェアのSASサンプルライブラリに含まれています。