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文档简介

shapirowilk正态分布检验的中文拼读一、ShapiroWilk正态分布检验概述1.1检验目的ShapiroWilk正态分布检验主要用于判断一组数据是否符合正态分布。1.2检验原理ShapiroWilk检验是一种基于样本数据对总体分布进行假设检验的方法，通过计算样本数据的统计量与正态分布的统计量之间的差异，来判断样本数据是否来自正态分布。1.3检验步骤（1）计算样本数据的ShapiroWilk统计量；（2）查找对应的临界值；（3）比较统计量与临界值，判断样本数据是否来自正态分布。二、ShapiroWilk正态分布检验的应用2.1数据预处理在进行ShapiroWilk正态分布检验之前，需要对数据进行预处理，包括剔除异常值、缺失值处理等。2.2检验结果分析（1）当P值大于0.05时，说明样本数据符合正态分布；（2）当P值小于0.05时，说明样本数据不符合正态分布。2.3结果解释（1）如果检验结果显示样本数据符合正态分布，可以采用参数统计方法进行分析；（2）如果检验结果显示样本数据不符合正态分布，需要考虑使用非参数统计方法或对数据进行转换。三、ShapiroWilk正态分布检验的注意事项3.1样本量ShapiroWilk检验适用于小样本数据，当样本量较大时，检验效果可能不理想。3.2数据分布在进行ShapiroWilk检验之前，需要确保样本数据满足一定的分布条件，如数据无异常值、无缺失值等。3.3检验结果解释在解释ShapiroWilk检验结果时，需要结合实际问题和专业知识进行综合判断。四、ShapiroWilk正态分布检验的案例分析4.1案例背景某企业对员工进行薪资满意度调查，收集了100名员工的薪资数据。4.2数据预处理对薪资数据进行预处理，剔除异常值和缺失值，得到有效样本量为90。4.3ShapiroWilk检验（1）计算样本数据的ShapiroWilk统计量；（2）查找对应的临界值；（3）比较统计量与临界值，判断样本数据是否来自正态分布。4.4检验结果分析根据检验结果，P值为0.078，大于0.05，说明样本数据符合正态分布。4.5结果解释根据检验结果，可以采用参数统计方法对员工薪资满意度进行分析。五、ShapiroWilk正态分布检验的局限性5.1检验效果受样本量影响当样本量较大时，ShapiroWilk检验的效果可能不理想。5.2检验结果受数据分布影响在进行ShapiroWilk检验之前，需要确保样本数据满足一定的分布条件。5.3检验结果解释需结合专业知识在解释ShapiroWilk检验结果时，需要结合实际问题和专业知识进行综合判断。六、ShapiroWilk正态分布检验是一种常用的统计检验方法，可以有效地判断一组数据是否符合正态分布。在实际应用中，需要注意样本量、数据分布和检验结果解释等问题。通过对ShapiroWilk正态分布检验的深入了解，有助于提高数据分析的准确性和可靠性。[1]，.统计学原理与应用[M].北京：高等教育出版社，2010.[2]，赵六.

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