数据的正态分布验证和方差齐性检验

在对数据进行统计分析之前，应该先查看数据的特征，然后根据其特征选择分析方法。

很多统计假设方法要求数据是符合正态分布的和方差齐性。

1.数据的正态分布验证：

夏皮罗-威尔克（Shapiro-Wilk）检验法，适用于3 < 样本数< 5000 时的正态性检验。

> data2[1] 10  7 20 14 14 12 10 23 17 20 14 13
> a=shapiro.test(data2)
> aShapiro-Wilk normality testdata:  data2
W = 0.95757, p-value = 0.7487
##p值表示这个数据群是正态分布的概率

2.方差齐性检验

Bartlett检验 - 如果我们的数据服从正态分布，那么这种方法将是最为适用的。对于正态分布的数据，这种检验极为灵敏；而当数据为非正态分布时，使用该方法则很容易导致假阳性误判。

> data

count spray

1 10 A

2 7 A

3 20 A

4 14 A

5 14 A

6 12 A

7 10 A

8 23 A

9 17 A

10 20 A

11 14 A

12 13 A

13 11 B

14 17 B

15 21 B

16 11 B

17 16 B

18 14 B

19 17 B

20 17 B

21 19 B

22 21 B

23 7 B

24 13 B

> bartlett.test(count~spray,data=data)

Bartlett test of homogeneity of variances

data: count by spray

Bartlett's K-squared = 0.10464, df = 1, p-value = 0.7463

##p值是条件A和条件B的方差齐性的概率

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