¿Cómo interpretar el valor p de la prueba de Kolmogorov-Smirnov (python)?

Question

Tengo dos muestras que quiero probar (usando python) si se extraen de la misma distribución. Para ello utilizo la función estadística ks_2samp de scipy.stats. Me devuelve 2 valores y encuentro dificultades para interpretarlos. ¡Ayuda por favor!

Answer 1

Como ha señalado Stijn, la prueba k-s devuelve un estadístico D y un valor p correspondiente al estadístico D. El estadístico D es la distancia máxima absoluta (supremum) entre las FDA de las dos muestras. Cuanto más se acerque este número a 0, más probable es que las dos muestras se hayan extraído de la misma distribución. Consulte la página de Wikipedia sobre la prueba k-s. Ofrece una buena explicación: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Kolmogorov%E2%80%93Smirnov_test

El valor p devuelto por la prueba k-s tiene la misma interpretación que otros valores p. Se rechaza la hipótesis nula de que las dos muestras proceden de la misma distribución si el valor p es inferior al nivel de significación. Puede encontrar tablas en línea para la conversión del estadístico D en un valor p si está interesado en el procedimiento.

Answer 2

Al hacer una búsqueda en Google de ks_2samp, el primer resultado es este sitio web. En ella, se puede ver la especificación de la función:

This is a two-sided test for the null hypothesis that 2 independent samples are drawn from the same continuous distribution.

Parameters : 
  a, b : sequence of 1-D ndarrays
  two arrays of sample observations assumed to be drawn from a continuous distribution, sample sizes can be different

Returns :   
  D : float,  KS statistic
  p-value : float, two-tailed p-value