方差分析之前要正态分布检验吗

方差分析前确实需要进行正态分布检验。正态性是方差分析的基本假设之一，数据不符合正态分布会影响结果的准确性。常见的正态性检验方法包括Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验。样本量小于50时，Shapiro-Wilk检验效果更好；样本量较大时，Kolmogorov-Smirnov检验更为适用。检验时，p值大于0.05表明数据符合正态分布假设。实际应用中，如果数据轻微偏离正态，且各组样本量相近且大于30，方差分析仍具有一定稳健性。

正态性检验不足时，可考虑数据转换方法。对数转换、平方根转换或Box-Cox转换能有效改善非正态数据分布。转换后的数据应再次进行正态性验证。当数据严重偏离正态分布或存在异常值时，非参数方法如Kruskal-Wallis检验更为合适。这种方法不依赖正态分布假设，通过比较数据秩次进行分析。实践中，研究者应结合数据特性和研究目的选择适当的分析方法，确保统计结论的可靠性。