Shapiro-Wilk 检验：正态性检验的强大工具

Shapiro-Wilk 检验是一种常用的统计检验，用于评估数据集是否符合正态分布。它是一种非参数检验，这意味着它不依赖于数据服从任何特定的分布。Shapiro-Wilk 检验通过计算样本数据与正态分布数据的拟合程度来判断数据的正态性。

检验的结果以p值的形式给出。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝零假设，即数据不符合正态分布。相反，如果p值大于显著性水平，则接受零假设，即数据符合正态分布。

Shapiro-Wilk 检验在数据分析和统计建模中具有广泛的应用，例如：

• 确定数据是否满足参数检验的要求
• 选择合适的统计模型
• 解释数据分析结果

使用 Shapiro-Wilk 检验需要满足一些假设条件，例如数据必须是独立的、连续的以及没有离群值。如果数据不满足这些条件，则检验结果可能不可靠。

除了 Shapiro-Wilk 检验之外，还有其他几种常用的正态性检验方法，例如 Kolmogorov-Smirnov 检验和 Anderson-Darling 检验。选择合适的检验方法取决于数据的具体情况和分析目的。