数据的正态性检验什么意思

数据的正态性检验是统计方法，用来判断一组数据是否符合正态分布。正态分布呈钟形曲线，数据集中在平均值附近，两侧对称。检验方法包括Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验。这些检验产生p值，p值小于0.05表明数据不符合正态分布。实际应用中，身高、体重、测量误差等数据常通过正态性检验验证其分布特征。不符合正态分布的数据需要转换或使用非参数方法分析。

正态性检验对统计方法选择至关重要。许多统计假设检验（如t检验、ANOVA）要求数据正态分布。非正态数据会导致结果不可靠。检验工具如QQ图直观展示数据分布与理论正态分布的偏差。偏度与峰度数值也反映数据分布特征。金融数据分析中，资产收益率常需正态性检验，因为正态分布假设影响风险模型准确性。违反这一假设会导致风险评估错误。