Kolmogorov-Smirnov试验的实测值

Question

我已经调用python上的KS测试函数来比较两个特性:大小和持续时间，我在解释输出时有点不知所措。这是我的代码：

from scipy.stats import ks_2samp
import csv

ds1=getColumn("TraceBG.csv",5)
ds2=getColumn("TraceFG.csv",5)
ds11=getColumn("TraceBG.csv",6)
ds12=getColumn("TraceFG.csv",6)

print "size: | ",ks_2samp(ds1,ds2)
print "duration: | ",ks_2samp(ds11,ds12)

我得到这个作为输出：

大小:x (0.25583333333333336，0.0039023335557401583) 持续时间:x (0.11504409325067666，0.092596990959821421)

我从KS-test的and网页上知道，第一个是统计值，第二个是p值。但是如何从这些值中确切地解释哪个特性更好呢？？

Answer 1

KS检验与一个零假设相关联:被比较的群体是从同一个群体中抽样的。

如果零假设为真，则p值为观察抽样组之间的特定偏差的概率。

对于尺寸，在0.3%的样本运行中，所观察到的偏差水平是预期的。

在持续时间内，偏离的程度是9%的时间。

什么特征更好？如果任务是试图区分一个群体和另一个群体，那么规模可能会更好。