如果我想要对上述20个变量都做正态性检验，还有什么快速有效的方式吗

如果你需要对20个变量都做正态性检验，直接使用`purrr`包的`map_dbl()`函数结合`shapiro.test()`可能会更高效。首先，确保已安装`purrr`，如果没有安装，可以这样操作：

install.packages("purrr")
library(purrr)

然后，你可以通过管道操作（ `%>% `）对每个变量依次进行检验，代码示例如下：

# 假设变量名存储在一个列表里，比如vars_list
vars_list <- c("variable1", "variable2", ..., "variable20")

# 使用purrr的map_dbl()函数
normality_results <- grouped_data %>%
  transmute_if(is.double, ~shapiro.test(.$as_string_version_of_variable_name)$p.value) %>%
  map_df(~data.frame(variable = names(.x), p_value = .x$p.value))

# 将结果转换成data.frame格式，便于查看
normality_results

这里假设`as_string_version_of_variable_name`是一个临时变量名，你需要将其替换为实际变量的实际名字。`map_df()`会将所有的p值合并到一个新的data.frame中，每一行对应一个变量的测试结果。