方差分析需要满足正态分布么

方差分析确实要求数据符合正态分布。这个条件对于确保结果的准确性至关重要。实际研究中，样本量达到30以上时，中心极限定理可以帮助缓解轻微偏离正态的问题。常见的数据收集方法如实验设计、问卷调查等都需要考虑正态性。当数据明显偏态时，可以考虑数据转换或使用非参数方法如Kruskal-Wallis检验。

正态分布假设的违反会影响方差分析的第一类错误率。在社会科学研究中，标准化测试分数、身高体重测量等连续变量往往接近正态分布。生物实验中的细胞计数、化学反应时间等数据也常满足这一条件。当数据严重偏离正态时，Box-Cox转换等方法可以有效改善数据分布，使方差分析结果更加可靠。