📊 数据的正态分布验证和方差齐性检验 📊
发布时间：2025-03-20 04:50:54来源：
数据分析是科学研究的重要环节，而数据的质量直接影响分析结果的准确性。在统计分析中，有两个关键步骤不可或缺：正态分布验证 和 方差齐性检验。前者用于确认数据是否符合正态分布，后者则检查不同组间数据的方差是否一致。这两步为后续假设检验奠定了基础。
首先，正态分布验证可通过 Shapiro-Wilk 检验 或 Kolmogorov-Smirnov 检验 来完成。如果数据呈现正态分布，那么箭头（→）指向更可靠的参数化方法；反之，则需选择非参数方法。其次，方差齐性检验通过 Levene 检验 或 Bartlett 检验 实现。若方差齐性成立，意味着数据具有可比性，从而增强结论的说服力。
总之，这两个步骤如同双保险，确保数据分析过程科学严谨。数据分析就像拼图游戏，只有每一步都准确无误，最终的成果才能熠熠生辉！✨
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