对于一组数据：19.1, 22.3, 22.7, 23.6, 24.5, 25.8, 26.5，在显著性水平α = 0.05 下，这组数据是否满足正态分布的要求？

要判断一组数据是否满足正态分布的要求，通常可以使用Shapiro-Wilk检验[^1]。然而，由于您提供的链接似乎是一个百度网盘下载链接，无法直接访问数据文件，因此在这里无法直接执行该测试。如果您有数据文件并能使用统计软件（如Python的`scipy.stats.shapiro()`函数），您可以导入数据，执行Shapiro-Wilk检验来确定其是否接近正态分布。

以下是一个简单的Python示例，假设数据已经存储在一个名为`data.csv`的CSV文件中，列名为'data'：

import pandas as pd
from scipy import stats

# 加载数据
df = pd.read_csv('data.csv')
data = df['data'].values

# 进行Shapiro-Wilk检验
stat, p_value = stats.shapiro(data)
alpha = 0.05

if p_value > alpha:
    print(f"数据在α={alpha}下的Shapiro-Wilk检验结果不拒绝原假设，可能满足正态分布")
else:
    print(f"数据在α={alpha}下的Shapiro-Wilk检验结果拒绝原假设，可能不满足正态分布")