R语言正态性检验 Q-Q plot shapiro test

需要的packages

library(ggpubr)
library(rstatix)

使用ToothGrowth数据进行分析，对变量len进行正态性检验。

可视化方法

1. density plot

# Density plot
ggdensity(ToothGrowth$len, fill = "lightgray")

2. Q-Q plot

ggqqplot(ToothGrowth$len)

Shapiro-Wilk’s normality test

The null hypothesis of these tests is that “sample distribution is normal”. If the test is significant, the distribution is non-normal.

单变量Shapiro test

input

# Shapiro test for one variable:
ToothGrowth %>% shapiro_test(len)

output

# A tibble: 1 x 3variable statistic     p<chr>        <dbl> <dbl>
1 len          0.967 0.109

成组数据Shapiro test

input

ToothGrowth %>%group_by(dose) %>%shapiro_test(len)

output

# A tibble: 3 x 4dose variable statistic     p<dbl> <chr>        <dbl> <dbl>
1   0.5 len          0.941 0.247
2   1   len          0.931 0.164
3   2   len          0.978 0.902

多个变量Shapiro test

用iris数据集进行一下尝试
input

# Shapiro test for multiple variables
iris %>% shapiro_test(Sepal.Length, Petal.Width)

output

# A tibble: 2 x 3variable     statistic            p<chr>            <dbl>        <dbl>
1 Petal.Width      0.902 0.0000000168
2 Sepal.Length     0.976 0.0102

Q-Q plot 和 shapiro test都可以同时用来进行正态性检验，需要注意的是，当样本量大于50时，shapiro test 非常敏感，更加倾向于使用Q-Q plot。

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