为什么要检验数据的正态性 有些统计方法只适用于正态分布或近似32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363635正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。扩展资料检验特点设X？，X？，.，X？表示来自总体的样本，表示样本均值，表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。三种检验方法1、Anderson-Darling选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）的检验。2、Ryan-Joiner选择此项将执行Ryan-Joiner检验，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。3、Kolmogorov-Smirnov选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验，这是一种基于ECDF的检验。参考资料来源：-正态性检验参考资料来源：-正检验参考资料。
统计方法中关于计数资料非正态分布等问题，选择何种检验 原因是以下方面出错：数据的收集、数据有误、分析知的方法、数据本身的属性等等。非正态分布（abnormaldistribution）在通常的情况下道，观测试验数据遵从正态分布，可用观测回值的平均值和标准差分别描述它的集中趋势和离散特性。但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对正态分布而言，将答不遵从正态分布的其他类型的分布统称为非正态分布。
统计学中的假设检验为什么都是基于正态分布的，如果不是正态分布的又该如何检验呢.请大家帮忙 基于正太分布的原因是大自然界中的多数自然现象或者日常的多数数据都是符合正态分布的，也就是类似一个倒U曲线。当然也有不是正态分布的现象，比如投硬币的数据，就是一个。
