Normal populationThe observations w

Normal population
The observations with each data set should be from normally distributed
populations. This assumption is usually relaxed when there are equal observations in
each data set, which is not the case in this analysis. Therefore, a one-sample
Kolmogorov-Smirnov test was conducted on each sample set to check the validity of this
assumption. The following null hypothesis was tested in this analysis.
H0: There is no difference between this sample and the population in term
of normality.
The test resulted in significant P-values (Table 8, Appendix) for Kuwait and the
USA. Adopting a 5% significance level, both P-values were greater than 0.05, therefore
the null hypothesis was accepted and the normal population assumption was fulfilled.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ประชากรปกติสังเกตกับชุดข้อมูลที่แต่ละคนควรจะมาจากการกระจายตามปกติประชากร สมมติฐานนี้มักจะผ่อนคลายเมื่อมีข้อสังเกตที่เท่าเทียมกันในชุดข้อมูลแต่ละซึ่งเป็นกรณีที่ไม่อยู่ในการวิเคราะห์นี้ ดังนั้นหนึ่งตัวอย่างการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov ได้ดำเนินการในชุดแต่ละตัวอย่างเพื่อตรวจสอบความถูกต้องของนี้สมมติฐาน ต่อไปนี้สมมติฐานได้รับการทดสอบในการวิเคราะห์นี้. H0: มีความแตกต่างระหว่างตัวอย่างนี้และจำนวนประชากรในระยะไม่เป็นของปกติ. การทดสอบอย่างมีนัยสำคัญส่งผลให้ค่า P-(ตารางที่ 8 ภาคผนวก) สำหรับคูเวตและสหรัฐอเมริกา การนำระดับนัยสำคัญ 5% ทั้ง P-ค่าได้สูงกว่า 0.05 จึงสมมติฐานได้รับการยอมรับและสมมติฐานประชากรปกติเป็นจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปกติประชากร
) กับข้อมูลแต่ละชุดควรมีการแจกแจงปกติ
ประชากร สมมติฐานนี้มักจะผ่อนคลายเมื่อมีการสังเกตเท่ากับ
ข้อมูลแต่ละชุด ซึ่งไม่ใช่กรณีในการวิเคราะห์นี้ ดังนั้น หนึ่งตัวอย่างเพื่อทดสอบ
แอนเดอร์สันได้ทำการศึกษาในตัวอย่างแต่ละชุด เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของสมมติฐานนี้

ต่อไปนี้การได้ทดสอบสมมติฐานในการวิเคราะห์นี้
H0 : ไม่มีความแตกต่างระหว่างกลุ่มตัวอย่างและประชากรในรูป

ของการแจกแจงแบบปกติ แบบทดสอบผลในที่สำคัญ p-values ( ตารางที่ 8 , ภาคผนวก ) และคูเวต
สหรัฐอเมริกา ใช้ระดับนัยสำคัญ 5% ทั้ง p-values มากกว่า 0.05 ดังนั้น
สมมติฐานว่างคือยอมรับ และสมมติฐานประชากรปกติได้สำเร็จ