. . 试验数据的正态检验、数据的转换和卡方检验目录一、符合正态分布的例子.......................................................... 1 二、不符合正态分布的例子........................................................ 6 三、不符合正态分布数据的转换及转换后数据的方差分析............................. 11 四、次数分布资料的卡方检验..................................................... 14 在对试验数据进行方差分析前，应对数据的三性（即同质性、独立性和正态性）进行检验。本文介绍对资料的正态性进行检验的方法，主要介绍 3 种检验方法：（1）频数检验——作频率分布图、看偏度系数和峰度系数，（2）作 Q-Q图检验，（ 3）非参数检验——单个样本K-S 检验。下面以两个试验数据为例，例1 为 84 头育肥猪的体重数据，通常符合正态分布。例2 为生长育肥猪 7 个试验处理组的腹泻率（百分数资料）统计结果，这类资料往往不符合正态，而大多数人以为是符合正态分布，进行方差分析的，因而不能得出正确的结论，却可能得出错误结论。一、符合正态分布的例子【例 1】 84 头生长育肥猪的“体重”数据如表1-1 ，检验该数据是否呈正态分布。表 1-1 84头育肥猪的“体重”数据（排序后）No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重No. 体重1 55.3 11 71.6 21 78.3 31 81.2 41 84.6 51 88.6 61 92.0 71 99.4 81 107.4 2 58.2 12 72.1 22 78.7 32 82.2 42 84.7 52 88.8 62 92.0 72 100.7 82 109.0 3 60.2 13 72.8 23 78.8 33 82.4 43 84.7 53 89.2 63 92.2 73 102.4 83 112.8 4 64.8 14 73.6 24 79.1 34 82.8 44 85.0 54 89.9 64 93.0 74 103.0 84 113.2 5 65.8 15 75.9 25 79.3 35 82.8 45 85.3 55 90.4 65 94.2 75 105.4 6 66.7 16 76.1 26 79.7 36 82.8 46 85.7 56 90.9 66 95.3 76 105.4 7 67.9 17 77.0 27 80.2 37 83.5 47 86.4 57 91.0 67 97.0 77 105.4 8 68.4 18 77.1 28 80.6 38 83.7 48 86.8 58 91.1 68 97.8 78 106.0 9 70.1 19 77.2 29 81.1 39 84.3 49 87.3 59 91.2 6 9 98.4 79 106.2 10 70.8 20 78.1 30 81.1 40 84.4 50 87.4 60 91.4 70 98.5 80 107.3 检验方法一：频数检验——作...
