方差分析中深层次统计学问题
2013-08-17 MedSci MedSci原创
1、关于正态性检验的问题 正态性检验是统计学分析中非常基础的一个问题,但也很关键,它牵扯到你应该使用什么样的方法,数据是否满足正态性决定了你是否应采用参数方法还是非参数方法。所谓正态性检验,也就是看你的数据是不是满足正态分布,也就是说,如果把你的数据做个频数图,是不是看起来像个钟形。 正态性检验最简单的就是直接
1、关于正态性检验的问题 正态性检验是统计学分析中非常基础的一个问题,但也很关键,它牵扯到你应该使用什么样的方法,数据是否满足正态性决定了你是否应采用参数方法还是非参数方法。所谓正态性检验,也就是看你的数据是不是满足正态分布,也就是说,如果把你的数据做个频数图,是不是看起来像个钟形。 正态性检验最简单的就是直接画频数图,看形状是不是类似于对称的钟形形状,如果有明显的数据都集中在某一边,那图形看起来就会偏向一侧,这可能意味着你的数据不满足正态性,可以考虑用非参数方法来分析。 正态性检验常用的有四种方法,即Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Cramer-von Mises检验和Anderson-Darling检验。这是SAS软件中输出的四种检验。 Shapiro-Wilk检验是专门用于正态性检验的方法,其思想是基于峰度和偏度来考虑偏离正态的程度,该法可用于例数在3至50之间。但后来经Roy
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说的很详细,谢谢作者的总结!对我的帮助很大!
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#统计学#
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