方差分析中深层次统计学问题

2013-08-17 MedSci MedSci原创

方差统计

1、关于正态性检验的问题     正态性检验是统计学分析中非常基础的一个问题，但也很关键，它牵扯到你应该使用什么样的方法，数据是否满足正态性决定了你是否应采用参数方法还是非参数方法。所谓正态性检验，也就是看你的数据是不是满足正态分布，也就是说，如果把你的数据做个频数图，是不是看起来像个钟形。    正态性检验最简单的就是直接

1、关于正态性检验的问题     正态性检验是统计学分析中非常基础的一个问题，但也很关键，它牵扯到你应该使用什么样的方法，数据是否满足正态性决定了你是否应采用参数方法还是非参数方法。所谓正态性检验，也就是看你的数据是不是满足正态分布，也就是说，如果把你的数据做个频数图，是不是看起来像个钟形。    正态性检验最简单的就是直接画频数图，看形状是不是类似于对称的钟形形状，如果有明显的数据都集中在某一边，那图形看起来就会偏向一侧，这可能意味着你的数据不满足正态性，可以考虑用非参数方法来分析。    正态性检验常用的有四种方法，即Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Cramer-von Mises检验和Anderson-Darling检验。这是SAS软件中输出的四种检验。    Shapiro-Wilk检验是专门用于正态性检验的方法，其思想是基于峰度和偏度来考虑偏离正态的程度，该法可用于例数在3至50之间。但后来经Roy

作者：MedSci



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  1. 2013-09-09 lele033086

    说的很详细，谢谢作者的总结！对我的帮助很大！

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  2. 2013-08-19 siiner

    #统计学#

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