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数据正态性的检验方法

t-test在显著性检验中应用很广。但它应用的前提有两个:

1. 数据服从正态分布

2. 不同组间方差齐性

看了一些网站找了几个全面又好理解的资料。

都有现成的了看就完了~

01

R中检验正态分布的方法:

Kolmogorov–Smirnov test:

ks.test(x,y,…)函数

Anderson–Darling test :

ad.test(x)函数

Shapiro-Wilk test:

shapiro.test(x) 函数。适用于小样本(3≤n≤50)

Lilliefor test:

lillie.test(x)函数

参考:

https://www.cnblogs.com/REAY/p/6709177.html

shapiro.test(x)只能检验单变量正态性,mshapiro.test(x) 可检验多变量的正态性。该函数封装在mvnormtest包中。这个包也只有这一个函数。

参考:

https://bbs.pinggu.org/thread-417275-1-1.html

02

除了以上的方法,还有图形化的比较方法:

QQ-plot 分位数图;

与正态密度函数直接比较;

使用经验分布函数,直接比较数据的经验分布函数和正态分布的分布函数对比。

参考:

www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=790&highlight=%E6%AD%A3%E6%80%81%E6%80%A7

03

R中检验方差齐性的方法:

Bartlett test:

数据符合正态分布,适用此方法。Bartlett.test(x)函数

Levene test:

leveneTest(x)函数

Fligner-Killeen test:

非参检验方法,不依赖于任何分布。Fligner.test(x)函数

参考:

https://bbs.pinggu.org/thread-4900404-1-1.html

本文分享自微信公众号 - Listenlii(gh_1a9e56035563),作者:水岸风堤

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原始发表时间:2019-05-11

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