如何使用R语言进行正态性检验

Python022

如何使用R语言进行正态性检验,第1张

卡方拟合优度检验或者正态性检验都可以检验一串数据是否服从正态分布。如果你用spss里面就有正态性检验QQ图PP图如果你用R就用shapiro.testkolmogorov-smirnov非参数检验K-S检验如果你用matlab就是normplot实际就是QQ图

分析——非参数检验——K-S检验,在出现的对话框里,选中复选框组泊松分布即可。

泊松分布(Poisson distribution),台译卜瓦松分布,是一种统计与概率学里常见到的离散机率分布(discrete probability distribution)。泊松分布是以18~19 世纪的法国数学家西莫恩·德尼·泊松(Siméon-Denis Poisson)命名的,他在1838年时发表。但是这个分布却在更早些时候由贝努里家族的一个人描述过。就像当代科学史专家斯蒂芬·施蒂格勒(Stephen Stigler)所说的误称定律(the Law of Misonomy),数学中根本没有以其发明者命名的东西。

1 读取,计算均值,箱图观察

2 查看数据分布

2.1 hist直方图

2.2 qqnorm散点图

3 Shapiro-Wilk正态性检验

4 方差齐性检验

意义:方差分析就是在大家误差水平差不多的条件下看控制和对照组是不是有显著差异。那方差其实就是误差水平了。当方差不一致的时候,这个方法就没法分辨出究竟是控制造成的差异还是,内在的波动造成的差异。

参考: https://www.zhihu.com/question/21195390

参考: https://blog.csdn.net/tiaaaaa/article/details/58130363

4.1 F检验

使用条件:数据正态分布,只可以检验两个样本

4.2 bartlett检验

使用条件:正态分布的数据,多个样本

4.3 levene检验

没有条件:数据可不具正态性,可以检验多个总体的方差齐性

SPSS的默认方差齐性检验方法

5 差异检验

5.1 参数检验:T检验

使用条件:两样本来自正太分布总体,方差齐

5.2 非参数检验:Wilcoxon秩和检验(两样本)

参数:

参考: https://www.jianshu.com/p/f30d1fe877ea

5.3 非参数检验:Kruskal-Wallis(KS)秩和检验(多样本)

5.4 Deseq两组reads count差异分析