统计推断与作图｜第2期. 统计分析前必不可少的正态性检验

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BE声明学写文章② 往期回顾   REVIEWS   1）统计推断与作图｜第1期. 还在为统计学苦恼人儿看过来！ 在统计分析中，许多统计推断方法都假设数据符合正态分布（如t检验，方差分析），那么应如何判断数据是否为正态分布呢？这就需要用到正态性检验，本期我们将并附上代码进行讲解，话不多说，我们一起来看看吧！ MASCU • ✦ 统计推断与作图 ✦ • 01 常用方法简介 正态性检验的方法主要包括显著性检验和图示法。 常见显著性检验法有 Shapiro-Wilk检验 ， Kolmogorov-Smirnov检验 ， Anderson-Darling检验 及 偏度-峰度检验（ D'Agostino's K-squared 检验） ，这些检验可给出相应 P 值，据此判断数据偏离正态分布的程度。 常用图示法包括 QQ图，直方图，箱型图 等，顾名思义，图示法的优点是直观，但由于需对图形进行主观判断，可能存在误判情况。因此， 将两种方 ………………………………