shapiro应该添加在哪

Shapiro-Wilk检验是一种用于检测数据是否服从正态分布的统计测试。在数据分析过程中，当你想要检查某个连续变量的正态性时，通常会将这一检验放在初步的数据探索阶段，因为它可以帮助你确定后续假设检验、回归分析等方法是否合适。

在R语言或其他支持统计检验的软件中，例如SPSS或Python的statsmodels库，你可以按照以下步骤添加Shapiro-Wilk检验：

1. **在数据清洗**阶段：首先确认数据已经准备就绪，无缺失值或异常值影响正常性检验。

2. **选择变量**：选择你想检验正态性的变量，通常是自变量或响应变量。

3. **编写代码**：
- **R**: 使用`shapiro.test()`函数，例如：

     # 假设your_data是你的数据框，X是你要检验的变量
     shapiro_test_result <- shapiro.test(your_data$X)

- **Python (statsmodels)**: 使用`scipy.stats.shapiro()`，例如：

     from scipy import stats
     stat, p_value = stats.shapiro(your_data['X'])

4. **解读结果**：如果p-value大于0.05（常见阈值），则数据很可能接近正态分布；若p-value小于0.05，则拒绝原假设，认为数据不满足正态分布。

5. **根据结果调整分析**：如果数据不服从正态，你可能需要考虑非参数方法或对数据进行转换使其更接近正态。

记得在代码中添加适当的注释或文档说明，以便理解你的分析流程。