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：

# 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）。

相关问题

样本量大于5000的数据如何用R语言做正态性检验shapiro.test(df_long_st$st)

在R语言中，可以使用shapiro.test()函数来进行正态性检验。shapiro.test()函数的参数是一个向量或数据框的列，它会返回一个Shapiro-Wilk正态性检验的结果。

对于样本量大于5000的数据，正态性检验可能会受到p值的限制，因此可以考虑使用其他更适合大样本量的方法。一个常见的方法是使用QQ图来检验正态性。下面是使用R语言绘制QQ图的示例代码：

# 安装并加载必要的包
install.packages("car")
library(car)

# 绘制QQ图
qqPlot(df_long_st$st)

在上述代码中，我们使用了car包中的qqPlot()函数来绘制QQ图。该函数的参数是一个向量或数据框的列，它会自动绘制QQ图并进行正态性检验。如果数据服从正态分布，QQ图上的点应该近似落在一条直线上。

请注意，正态性检验只是对数据的一个假设检验，而不是确定数据是否完全符合正态分布。因此，在实际应用中，我们需要综合考虑其他因素来确定数据是否可以假设为正态分布。

请撰写R语言代码 ，实现从excel中提取数据进行正态性检验和t检验

在R语言中，我们可以使用`readxl`包读取Excel文件，然后使用`shapiro.test()`函数进行正态性检验，以及`t.test()`函数进行两样本t检验。以下是一个简单的示例代码：

# 首先安装并加载需要的包
install.packages("readxl")
library(readxl)
library(ggpubr) # 用于图形展示

# 假设你的Excel文件名为"data.xlsx"，且数据位于Sheet1的第一列
data <- read_excel("data.xlsx", sheet = "Sheet1", col_names = FALSE, start_row = 2) # 开始行从第二行开始

# 对第一列的数据进行正态性检验
normality_test <- shapiro.test(data[1])

# 打印结果
cat("正态性检验:\n")
print(normality_test)

# 假设有两个组别，比如group1和group2，假设它们分别是data[1]的前半部分和后半部分
group1 <- data[1][1:(length(data[1])/2)]
group2 <- data[1][(length(data[1])/2+1):length(data[1])]

# 进行t检验，假设我们比较的是均值
t_test <- t.test(group1, group2, var.equal = TRUE) # 如果不知道方差是否相等，可以设置var.equal = FALSE

# 打印结果
cat("\nt检验:\n")
print(t_test)

# 可视化正态分布和t分布
ggboxplot(data[1], type = "density", color = "blue") +
  stat_qq(data[1], add = TRUE) +
  ggtitle("数据正态性和T检验")

这个例子假设了数据已经按照你的需求分好组并且满足t检验的前提。如果实际数据结构不同，你需要相应地调整数据提取的部分。