Критерий Колмогорова-Смирнова VS критерий Шапиро-Уилка в тесте на нормальность

from scipy import stats as st

sample = [1,2,3,4,5]
results = st.shapiro(sample)

Если выборка небольшая или средняя по размеру (до 5000 наблюдений), критерий Шапиро-Уилка — лучший выбор, так как он более чувствителен к отклонениям от нормальности. Если выборка большая, можно использовать критерий Колмогорова-Смирнова, хотя в таких случаях более целесообразно визуально проверить распределение или воспользоваться другими критериями, такими как Лиллиефорс, модификация Колмогорова-Смирнова.

Общие принципы создания базы экспериментов

 

• достоверность вносимой информации должна быть подтверждена не только её автором, но и другим участником базы, например, другим автором; а правила проверки — зафиксированы и понятны. Это делают во избежание ошибок при заполнении базы и крайне редко, чтобы исключить влияние недобросовестных сотрудников.
• Прозрачность. Всем пользователям должны быть ясны правила добавления, изменения и удаления информации из базы.
• Стандартный формат записей. Каждый пользователь будет понимать, как найти нужные сведения.
• Доступность базы для всех заинтересованных внутри компании. Уровни доступа могут различаться, но видеть результаты работы других полезно всем. Как минимум, чтобы не делать одно и то же несколько раз. Как максимум, чтобы на основе чужих результатов генерировать собственные идеи.