R中三个变量的shapiro检验

R中的shapiro检验用于检验一个变量是否符合正态分布。它是基于Shapiro-Wilk检验统计量计算的，该统计量的值介于0和1之间。在进行shapiro检验时，我们需要注意以下几点：

1. 检验假设：
   • 零假设（H0）：变量符合正态分布。
   • 备择假设（H1）：变量不符合正态分布。

• 检验步骤：
  • 导入必要的R包：在进行shapiro检验之前，需要导入stats包。
  • 运行shapiro.test()函数：使用shapiro.test()函数进行shapiro检验，将待检验的变量作为参数传入该函数。
• 结果解读：
  • p-value：shapiro.test()函数返回的结果中，p-value表示检验的显著性水平。如果p-value小于设定的显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，即变量不符合正态分布；如果p-value大于显著性水平，则接受零假设，即变量符合正态分布。
  • W统计量：shapiro.test()函数返回的结果中，W统计量表示shapiro检验的统计量。该统计量的值越接近1，说明变量越符合正态分布。
• 应用场景：
  • shapiro检验常用于统计学和数据分析领域，用于检验数据是否符合正态分布的假设前提。
  • 在进行一些统计分析方法（如t检验、方差分析等）之前，通常需要先进行正态性检验，以确保所使用的方法的适用性。

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