改变范围会导致非正态分布

是指在统计学中，当对数据进行范围的改变时，可能会导致数据的分布不再符合正态分布。正态分布是一种常见的概率分布，具有对称性和峰值集中在均值附近的特点。

当改变数据的范围时，可能会引入新的数据点或者移除原有的数据点，从而改变数据的分布形态。这种改变可能导致数据分布的偏斜、峰值的变化或者尾部的拉长等现象，使得数据不再符合正态分布的特征。

改变范围会导致非正态分布的情况在实际应用中是常见的。例如，在某个领域的数据收集过程中，可能会有特定的范围限制，而这些限制可能会对数据的分布产生影响。另外，对数据进行截断、缩放或者转换等操作也可能改变数据的分布形态。

在处理非正态分布的数据时，需要根据实际情况选择合适的统计方法和模型。常见的方法包括使用非参数统计方法、进行数据转换（如对数转换、指数转换等）、使用广义线性模型等。根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的方法可以更准确地分析和解释数据。

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