bartlett方差齐性检验_R语言实用教程-数据正态性以及方差齐性检验

第一节：数据正态性分析

数据是不是正态分布是接下来选择正确的分析方法的基础。因为通常的方差分析用到的都要求是正态分布的数据（或者经过转换之后为正态的数据）。而数据如果不满足正态性，那么通常要选择非参数检验。

以数据pract1 为例子。该数据是研究一种昆虫存活率随着龄期增长的变化。
首先，读取数据

pract1<-read.csv(file.choose())
attach(pract1) #可以将数据框中的变量释放到Rs内存中，然后就可以直接调用。
aggregate(Mnumber,by=list(stage),mean) #求平均数。

我们接下来看数据是否符合正态分布
提取我们要观察的数据，这里是存活数量，

x<-pract1[,2]
shapiro.test(x) #求是否是正态分布，p-value 大于0.05时为正态分布。

为了更直观表示x（因变量）的分布情况接下来用Q-Q图展示数据的分布。

library(car) #启动car包（注意首先要安装好car包）
qqPlot(lm(Mnumber~stage,data=pract1),simulate=T) #T为字符类型。

（要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布，只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近，而且该直线的斜率为标准差，截距为均值）。

另外也可以绘制因变量的频数分布图，看数据的频数分布是否呈现中间高，两边低的态势。

接下来进行方差齐性检验

只有在数据正态性以及方差齐性的情况下才可以使用方差检验

一，针对正态分布的数据

bartlett.test(Mnumber~stage, data=pract1)#p-value 大于0.05时为齐性#

二，针对非正态分布与正态分布的数据。leveneTest(y~x,data)，p只大于0.05，齐性。

本例子中，方差不齐，但是样本数量是平衡的，所以还是可以做正常的方差分析。下面就是方差分析。

ano1<-aov(Mnumber~stage,data=pract1)

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