现有数据集，共有20个变量，每个变量有30个数据，格式为data.frame，数据类型为dbl，按照species可分为两组“TZ”和“LJZ”，请问如何使用R语言对该组数据分组进行正态性检验

在R语言中，你可以使用`ggpubr`包中的`ggsignif()`函数来进行正态性检验，并结合`dplyr`进行数据预处理和分组。以下是步骤：

1. 首先，你需要安装并加载所需的包：

install.packages("ggpubr") # 如果尚未安装
install.packages("dplyr")
library(ggpubr)
library(dplyr)

2. 然后，假设你的数据集名为`my_data`，并且已经读入为data.frame格式，可以这样做来对每种物种的数据进行分组：

# 假设my_data有一个名为"species"的列用于区分两组
grouped_data <- my_data %>%
  group_by(species) %>%   # 按照species分组
  mutate_all(as.double)   # 确保所有数值变量都是double类型

3. 接下来，使用`ggsignif()`进行正态性检验。对于每一组，你需要选择一个代表性的变量（如第一个变量`variable1`），然后对这个变量进行检验：

# 对variable1进行正态性检验，假设你想要显示95%置信区间
p_values <- grouped_data %>%
  summarise(p_value = shapiro.test(variable1)$p.value)

# 使用ggsignif展示结果
p_values %>%
  ggplot(aes(x = species, y = p_value)) +
  geom_pointrange(fill = "lightblue", color = "black", width = 0.5) +
  geom_signif(data = . %>% filter(p_value < 0.05), 
              mapping = aes(label = round(p_value, 2), 
                           y_position = ifelse(p_value < 0.05, -1, 1), 
                           size = abs(log10(p_value))), 
              tip_length = 0.4, alpha = 0.75) +
  theme_minimal() +
  xlab("Species") + ylab(expression(paste("Shapiro-Wilk Test P-value for ", variable1)))

这将生成一个图，显示每组变量1的正态性P值，显著非正态的点会标出并附带P值。