用R分别判断一组数据是否服从正态分布。 卡方拟合优度检验或者正态性百检验都可以检验一串数据度是否服从正态分布。问如果你用spss里面就有正态性检验QQ图答PP图如果你用专R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就是normplot实际就属是QQ图
方差分析和t检验的区别与联系 一、发明背景不同：1、方差2113分析：方差分析是5261R.A.Fisher发明的，用于两个4102及两个以上样本均数差别的显著性检验。2、1653t检验：t检验是戈斯特为了观测酿酒质量而发明的，并于1908年在Biometrika上公布。二、应用不同：1、方差分析：方差分析主要用途是均数差别的显著性检验，分离各有关因素并估计其对总变异的作用，分析因素间的交互作用，方差齐性检验。2、t检验：t检验主要应用于比较两个平均数的差异是否显著。联系：两者都要求比较的资料服从正态分布；而且两样本均数的比较及方差分析均要求比较组有相同的总体方差；配伍组比较的方差分析是配对比较t检验的推广，成组设计多个样本均数比较的方差分析是两样本均数比较t检验的推广；对于两个样本之间的比较，方差分析和t检验效果是相同的。扩展资料方差分析的基本原理：1、实验条件，即不同的处理造成的差异，称为组间差异。用变量在各组的均值与总均值之偏差平方和的总和表示，记作SSb，组间自由度dfb。2、随机误差，如测量误差造成的差异或个体间的差异，称为组内差异，用变量在各组的均值与该组内变量值之偏差平方和的总和表示，记作SSw，组内自由度dfw。t检验适用条件：1、已知一个总体均。
如何判断一组数据是否符合正态分布 检验正态分布的办法：1、在spss菜单中选择分析—描述统计—探索，将需要检验的zd变量放入因变量里面，选择“绘制—带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果专成正态，sig不会小于临界值2、还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一属条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近
