单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验过程将变量的观察累积分布函数与指定的理论分布进行比较，该理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。Kolmogorov-Smirnov Z 由观察累积分布函数和理论累积分布函数之间的最大差分（取绝对值）计算而得。该拟合优度检验检验了观察值是否合理来自指定的分布。

示例。许多参数检验都需要正态分布的变量。单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验可用于检验变量（例如 income）是否为正态分布。

统计。 平均值、标准差、最小值、最大值、非缺失个案数和四分位数。

单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验数据注意事项

数据。使用定量变量（定距或者定比测量级别）。

假设。Kolmogorov-Smirnov 检验假设检验分布参数已提前指定。此过程估计样本中的参数。样本平均值和样本标准差是正态分布的参数。样本最小值和最大值定义了均匀分布的极差，样本平均值是泊松分布的参数，样本平均值是指数分布的参数。检测偏离假设分布的检验功能可能严重降低。对于以估计参数对正态分布进行的检验，考虑调整的 K-S Lilliefors 检验（在“探索”过程中）。

获取单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验

此功能需要 Statistics Base Edition。

从菜单中选择： 分析 > 非参数检验 > 传统对话框 > 单样本 K-S...

选择一个或多个数值检验变量。每个变量产生一个单独的检验。

或者，单击选项以获取描述统计、四分位数和缺失数据的处理控制。

此过程将粘贴 NPAR TESTS 命令语法。