做方差分析需要正态性检验吗_如何利用GraphPad软件做正态性检验

一般情况下，我们在做t检验或者单因素方差分析时，需要提前检验一下数据是否服从正态分布。本期小编就为大家带来如何利用GraphPad软件进行数据的正态性检验。

1. 打开GraphPad软件，依次点击Column,那个柱状图的图案(当然也可以根据自己的需要选择其他图案，本期对此不做讨论)，mean with SEM(常用，当然其他选项也可以)，然后点击Create。    

2. 输入数据集。

3. 点击上图中的Analyze,出现如下界面，点击Column analyses前的+号，点击Column statistics,点击ok。

4.GraphPad中给出如下几种正态性检验方法，Kolmogorov-Smirnov test (with Dallal-Wilkinson-Lilliefor P value), D'Agostino and Pearson omnibus normality test, 以及Shapiro-Wilk normality test。我们把这三种方法先都勾选上，看看结果如何。

5.结果显示，Kolmogorov-Smirnov test (with Dallal-Wilkinson-Lilliefor P value)以及Shapiro-Wilk normality test方法表明这组数据不呈正态分布，而D'Agostino and Pearson omnibus normality test方法则表明这组数据呈现正态分布。

那么问题就来了，三种方法的分析结果不一致，我们该以哪种方法为依据呢？小编从网上查了一些资料，总结如下，仅供参考：

Shapiro-Wilk normality test：当数据集中的数据无重复值时，该方法的检验效果比较好，但是当数据集中有些数据不是独一无二的，即有些数据的数值是相同的，那么该方法的检验效果就不是很好；

Kolmogorov-Smirnov test (with Dallal-Wilkinson-Lilliefor P value)：实际上，这里包含了两种方法，即单纯的Kolmogorov-Smirnov test 以及在Kolmogorov-Smirnov test 基础上进行了修正的Lilliefor正态分布检验。这两种方法计算P值的原理不太一样。GraphPad不推荐使用单纯的Kolmogorov-Smirnov test方法；

D'Agostino and Pearson omnibus normality test：GraphPad官方推荐使用该方法。

因此如果我们选择利用GraphPad软件进行正态性检验时，当然这几种方法得到一致的结果最好，如果各方法之间检验结果有差异，我们还是以它推荐的D'Agostino and Pearson omnibus normality test方法为依据。

实际上，正态性检验的方法也有很多，软件也有很多，而且有时候正态性检验的问题还挺复杂，需要综合判断。以后我们对正态性检验的问题还会做进一步讨论。