R语言shapiro.test()函数结果解读
时间: 2023-06-08 19:08:43 浏览: 241
shapiro.test()函数是用于检验一个数据集是否来自正态分布的统计检验函数。函数的返回值包括统计量和p值,p值越小,则说明数据集越不符合正态分布。如果p值小于0.05,则拒绝原假设(即数据来自正态分布),接受备选假设(即数据不来自正态分布)。反之,如果p值大于0.05,则不能拒绝原假设(即数据来自正态分布)。
相关问题
shapiro.test有什么用?它的结果怎么解读?
Shapiro-Wilk test是一种常用的正态性检验方法,用于检验一个数据样本是否来自正态分布。Shapiro-Wilk test的实现基于样本数据的统计量W值,W值越接近1,说明样本数据越接近于正态分布。
在R中,可以使用shapiro.test()函数进行Shapiro-Wilk test的计算。该函数可以接受一个向量作为输入参数,并返回一个包含W值和p-value的统计结果。
当p-value小于0.05时,我们通常会拒绝原假设,即认为样本数据不来自正态分布。反之,当p-value大于0.05时,我们无法拒绝原假设,即认为样本数据可能来自正态分布。但需要注意的是,即使p-value大于0.05,样本数据也不一定完全符合正态分布,只是说我们无法拒绝这个假设。
因此,如果我们需要进行一些基于正态分布假设的统计分析,如t检验、方差分析等,我们可以先使用shapiro.test()函数检验数据的正态性,以确保分析结果的准确性。
r语言,用shapiro.test()函数对cholesterol中数据分组进行正态性检验,写出代码
假设数据已经被分组并存储在向量 `grouped_cholesterol` 中,可以使用以下代码进行正态性检验:
```R
# 加载 shapiro.test() 函数
library(stats)
# 对每一组进行正态性检验
for (group in grouped_cholesterol) {
shapiro.test(group)
}
```
这将对数据中的每个组都执行一次 Shapiro-Wilk 正态性检验,并输出检验结果。如果数据符合正态分布,则 p 值应该大于显著性水平(通常是 0.05)。
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