簡介
K-S檢驗是以兩位蘇聯數學家Kolmogorov和Smirnov的名字命名的,它是一個擬合優度檢驗，研究樣本觀察值的分佈和設定的理論分佈是否吻合，通過對兩個分佈差異的分析確定是否有理由認爲樣本的觀察結果來自所假定的理論分佈總體
原理與方法
K-S檢驗的基本思路是：先將順序分類資料數據的理論累積頻率分佈與觀測的經驗累積頻率分佈加以比較，求出它們最大的偏離值，然後在給定的顯著性水平上檢驗這種偏離值是否是偶然出現的。
統計量
步驟
卡方檢驗與K-S檢驗的比較
菜單
數據源：brakes.sav
預處理：將數據按機器號分組
參數設置
結果分析——機器號=1
描述性統計量
單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗
漸進顯著性水平爲0.905，遠大於0.05，所以我們認爲機器號=1符合正態分佈
