夏皮洛-威尔克检验步骤

夏皮洛-威尔克检验（Shapiro-Wilk Test），也称为W统计量测试，是一种用于检测一组数据是否来自正态分布的非参数检验方法。以下是实施该检验的一般步骤：

1. **收集数据**：首先，你需要有一组数值数据。

2. **计算统计量W和p值**：对于给定的数据集，计算W统计量，它是样本数据与完美正态分布数据的相关系数。同时，会得到一个p值，它代表了观察到的数据偏离正态分布的概率。

3. **设置显著性水平**：通常选择0.05作为显著性水平（alpha），这意味着如果p值小于这个阈值，我们将拒绝零假设（即数据是正态分布的）。

4. **判断结果**：若p值大于显著性水平，则接受正态分布的零假设；如果p值小于显著性水平，则拒绝零假设，认为数据不是正态分布。

5. **图形辅助理解**：有时可以用Q-Q图（Quantile-Quantile plot）辅助判断，这将把样本数据的分位数与正态分布的理论分位数进行对比。

请注意，尽管夏皮洛-威尔克检验适用于小到中等大小的数据集，但对于大样本，Z-score检验可能会更有效。