正态性检验的结果显示什么意思

正态性检验结果判断数据是否符合正态分布。检验值小于0.05时拒绝正态假设，数据呈非正态分布。检验值大于0.05则接受正态假设，数据分布接近正态。直方图显示钟形曲线，Q-Q图点落在直线上也支持正态性。实际应用中，样本量30以下对正态性要求更严格，大样本时即使偏离正态，中心极限定理仍支持某些统计方法的有效性。

正态性检验结果影响统计方法选择。非正态数据需用非参数方法如Mann-Whitney U检验替代t检验，或进行数据转换如对数转换。回归分析中，残差的正态性检验确保模型假设成立。质量控制领域，过程数据偏离正态可能表明存在特殊原因变异，需要调查生产环节。金融数据分析中，资产收益率常呈现厚尾分布，正态性检验结果直接影响风险模型选择。