在项目实践中，如何运用Minitab软件进行数据的正态性检验，以及当数据非正态分布时应如何调整分析策略？

在项目管理及质量控制中，数据的正态性检验是至关重要的一步。Minitab作为一款强大的统计软件，提供了直观而高效的数据分析工具。正态性检验的目的是为了验证数据集是否呈正态分布，这对于后续统计分析的适用性至关重要。在Minitab中，你可以通过以下步骤进行正态性检验：首先，通过图形分析，如使用“统计>基本统计>图形化摘要”功能来绘制箱线图和正态概率图；其次，利用“统计>假设测试>正态性检验”选项，选择适当的检验方法（如安德森-达林检验、夏皮罗-威尔克检验等）来检验数据的正态性。

参考资源链接：[质量工程师必备技能6西格玛在minitab的使用](https://wenku.csdn.net/doc/88u4jwhoh4?spm=1055.2569.3001.10343)

当数据不符合正态分布时，有几种处理策略可以考虑：如果数据偏离正态分布不是很严重，可以尝试使用数据转换方法，如对数转换、平方根转换等来接近正态分布；如果数据分布严重偏斜或呈现其他非正态的形态，可以考虑使用非参数统计方法，如曼-惠特尼U检验、克鲁斯卡尔-瓦利斯检验等，这些方法对数据分布形态没有严格的要求。另外，也可以采用引导方法（bootstrap method）或蒙特卡洛模拟等方法进行分析，这些方法在理论上对数据分布形态没有特别的要求。为了更好地理解和应用这些方法，建议参考《质量工程师必备技能6西格玛在Minitab的使用》一书，它提供了详细的操作指南和案例分析，有助于深入掌握如何在Minitab环境下进行有效的数据分析。

参考资源链接：[质量工程师必备技能6西格玛在minitab的使用](https://wenku.csdn.net/doc/88u4jwhoh4?spm=1055.2569.3001.10343)