數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布-怎么進(jìn)行方差分析

數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布-怎么進(jìn)行方差分析數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布-怎么進(jìn)行方差分析數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布-怎么進(jìn)行方差分析數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布-怎么進(jìn)行方差分析編制僅供參考審核批準(zhǔn)生效日期地址：電話：傳真:郵編:方差分析基于三個(gè)基本假設(shè)，只有符合以下三個(gè)假設(shè)條件才能進(jìn)行方差分析（1）效應(yīng)的可加性（2）方差是齊性的（3）分布的正態(tài)性是否服從正態(tài)分布可通過SPSS進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，以A、B、C三個(gè)自交系發(fā)芽實(shí)驗(yàn)為例。如果樣本量較小（<50），并且對正態(tài)Q-Q圖或其它圖形方法的結(jié)果詮釋不夠有把握，推薦采用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)如上圖所示。每組自變量都會(huì)有一個(gè)Shapiro-Wilk正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果。如果數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，顯著性水平應(yīng)該大于。Shapiro-Wilk檢驗(yàn)的無效假設(shè)是數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，備擇假設(shè)是數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。因此，如果拒絕無效假設(shè)（p<），表示數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。本例中每組正態(tài)性檢驗(yàn)P值均大于。如果樣本量大于50，推薦使用正態(tài)Q-Q圖等圖形方法進(jìn)行正態(tài)判斷，因?yàn)楫?dāng)樣本量較大時(shí)，Shapiro-Wilk檢驗(yàn)會(huì)把稍稍偏離正態(tài)分布的數(shù)據(jù)也標(biāo)記為有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，即數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。Q-Q圖中點(diǎn)離線越近，數(shù)據(jù)越服從正態(tài)分布。若不服從正態(tài)分布可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，對轉(zhuǎn)換后呈正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行單因素方差分析。當(dāng)各組因變量的分布形狀相同時(shí)，正態(tài)轉(zhuǎn)換才有可能成功。數(shù)據(jù)是比例或以百分率表示的，其分布趨向于二項(xiàng)分布，方差分析時(shí)應(yīng)作反正弦轉(zhuǎn)換，用下式把它們轉(zhuǎn)化成一個(gè)相應(yīng)的角度：如發(fā)芽率、昆蟲死亡率，發(fā)病率等。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化方式如下圖所示：直接進(jìn)行分析：由于單因方差分析對于偏離正態(tài)分布比較穩(wěn)健，尤其是在各組樣本量相等或近似相等的情況下，而且非正態(tài)分布實(shí)質(zhì)上并不影響犯I型錯(cuò)誤的概率。因此可以直接進(jìn)行檢驗(yàn)，但是結(jié)果中仍需報(bào)告對正態(tài)分布的偏離。檢驗(yàn)結(jié)果的比較：將轉(zhuǎn)換后和未