之前分析处理数据总是在SPSS里做方差分析，之后在Origin里作图，之后手动添加显著性字母，因此我就想到在R语言中同时实现这两者。本文涉及的是单因素单组方差分析，单因素多组方差分析在下篇。显著性检验方法选取首先我们要了解一下应该如何选取显著性分析方法，不然之后做出来的都没

正态性检验（NormalityTest）是一种用于判断数据是否服从正态分布的重要统计方法，广泛应用于时间序列分析、回归分析等模型的构建与诊断中。许多统计模型，如线性回归、VAR模型等，要求残差或误差项服从正态分布。这一假设是保证模型估计有效性和推断准确性的关键条件，误差项的正态性有助

一、正态性检验：偏度和峰度1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度（见图1）当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；注意：数据分布的左偏或

数据分析领域初期需要特别注意，目前大多数的数据分析软件都要求数据的存储形式为"宽格式"，即每一列都应当是一个变量，而每一行则代表一个单独的观测值。且需要“长格式”数据的时候，可以通过宽格式数据轻易进行转换；存储格式，推荐使用.text或.csv另外，任何形式的数据检验(异常值识别[缺

 正态性检验是利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验，它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。正态性检验的方法有很多，以下列举几种常用的方法：1.**图示法**：比如分位数-分位数图（Quantile-QuantilePlot，Q-Q图），这是一种常见的图示方法。通过对数据直方图曲线与

统计分析的结果通常包括统计图和统计表。统计图是一种用图形表示数据的方式，它能够直观地展示数据的分布、趋势和关系。科研论文中常见的统计图包括条形图、饼图、折线图、散点图等。这些图形可以帮助人们快速地理解和分析数据，找出其中的规律和特征。今天就来讲一讲常用的科研统计

一、常用统计图常用统计图的适用情况和举例说明如下：比如：散点图适用于展示两个变量之间的关系情况；直方图适用于展示连续变量的分布情况，判断是否符合正态分布等；箱线图展示一组数据的中位数、四分位数、最大值、最小值等信息，可以用于分析数据分布情况或者是否存在异常值等等。二

一、案例介绍某医生测量了36名从事铅作业男性工人的血红蛋白含量，算得其均数为130.83g/L，标准差为25.74g/L。问，从事铅作业男性工人的血红蛋白含量均数是否不等于正常男性的均数140g/L？部分数据如图1：图1二、问题分析检验样本均数与已知总体均数的是否有差别，即判断36名从事铅作业

一、案例介绍为研究国产四类新药阿卡波糖胶囊的降血糖效果，某医院用40名2型糖尿病患者进行同期随机对照试验。研究者将这些患者随机等分到试验组（用阿卡波糖胶囊）和对照组（用拜唐苹胶囊），分别测得试验开始前和试验8周时的空腹血糖，算的空腹血糖下降值见图1：图1二、问题分析试验将受试

正态分布说明正态分布在统计学中是一个很重要的概率分布类型，哪怕是在实际生活中也有着重要的指导与应用作用，比如：某学校学生的成绩分布，男子身高、工厂生产产品的尺寸等等

正态性检验处理流程一、分析问题在实际研究中，正态性是很多研究方法在进行分析时需要满足的前提条件。常见的比如方差分析、T检验、相关分析、回归分析等等，这些分析方法

 本文是极端值推断的内容。我们在广义帕累托分布上使用最大似然方法。极大似然估计在参数模型的背景下，标准技术是考虑似然的最大值（或对数似然）。考虑到一些技术性假设，如 

在我们的数理统计课程中，已经看到了大数定律（这在概率课程中已经被证明），证明 给出一组i.i.d.随机变量  ，其中有为了直观地看到这种收敛性，我们可以使用 >for(iin1:20)B[,i

在数据分析过程中，往往需要数据服从正态分布，正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，在求二项分布的渐近公式中得到。很多方法都需要数据满足正态分布，比如方差分析、独立t检验