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【原】用shapiro.test()與ggqqplot()做正態(tài)分布檢驗(yàn)

 數(shù)據(jù)小兵 2021-06-01
案例數(shù)據(jù)

雇員數(shù)據(jù)employee，公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)【雇員】下載數(shù)據(jù)，嘗試對(duì)當(dāng)前薪金數(shù)據(jù)做正態(tài)分布檢驗(yàn)。


圖形法輔助觀察正態(tài)分布

利用ggpubr包ggqqplot()繪制QQ圖，輔助觀察一組數(shù)據(jù)的正態(tài)性。

ggqqplot(employee,x = "salary")


解讀：多數(shù)點(diǎn)偏離直線，所以認(rèn)為當(dāng)前薪金數(shù)據(jù)為非正態(tài)分布數(shù)據(jù)。

統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)正態(tài)性

利用shapiro.test()函數(shù)對(duì)小樣本數(shù)據(jù)（3~5000）做正態(tài)分布檢驗(yàn)。原假設(shè)數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，當(dāng)伴隨概率P值大于0.05時(shí)，認(rèn)為數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

shapiro.test(employee$salary)

Shapiro-Wilk normality test

data:  employee$salary
W = 0.77061, p-value < 2.2e-16

解讀：當(dāng)前薪金數(shù)不服從正態(tài)分布（W=0.771，P＜0.001）

本文完
文/圖=數(shù)據(jù)小兵

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