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。

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

在R语言中，可以使用Kolmogorov-Smirnov检验或者Anderson-Darling检验来进行正态性检验。这些方法不受样本量的限制，适用于大样本量的情况。下面是使用这两种方法进行正态性检验的示例代码：

1. Kolmogorov-Smirnov检验：

# 假设你的数据存储在一个名为df_long_st的数据框中的一个名为st的变量中

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

# 进行Kolmogorov-Smirnov检验
ks.test(df_long_st$st, "pnorm")

2. Anderson-Darling检验：

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

# 进行Anderson-Darling检验
ad.test(df_long_st$st, "pnorm")

这些代码将返回检验结果，包括统计量和p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。否则，无法拒绝原假设，即数据可能服从正态分布。

请注意，这些检验方法仅适用于连续型数据。如果你的数据是离散型的，可能需要使用其他方法进行正态性检验。