判断数据服从正态分布r语言

在R语言中，有几种方法可以判断数据是否服从正态分布。一种方法是使用直方图和QQ图进行可视化分析。直方图可以显示数据的分布情况，如果数据呈现对称的钟形曲线，则可以认为数据服从正态分布。QQ图则可以绘制出数据的分位数与正态分布分位数的对应关系，如果这些点大致位于一条直线上，则可以认为数据服从正态分布。

另一种方法是使用shapiro.test()函数进行正态性检验。该函数返回一个列表对象，其中最重要的元素是p.value。如果p.value大于0.05，则可以认为数据服从正态分布。

需要注意的是，即使直方图显示数据分布对称，但正态性检验的结果可能会拒绝原假设，即数据不服从正态分布。因此，在判断数据的正态性时，建议综合考虑直方图、QQ图和正态性检验的结果。同时，对于一些统计学方法，如T检验和方差分析，数据分布不需要严格服从正态分布，只要不过于偏态即可。

总的来说，通过R语言提供的直方图、QQ图和shapiro.test()函数，可以较为准确地判断数据是否服从正态分布。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言 | 正态分布](https://blog.csdn.net/m0_70452407/article/details/130637674)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [如何使用SPSS判断数据的正态分布](https://blog.csdn.net/nekonekoboom/article/details/120710106)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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