单因素方差分析不符合正态分布怎么办
方差分析是否需要满足正态性??？
也有文献提及可将数据进行转换后使其更加接近或符合正态性🐔🦟——|😚🌿，然后继续用方差分析👿_-🤥，可尝试进行数据转换SPSSAU【数据处理--生成变量】功能😀_|🤐🌱，一般是对数据进行比如求对数🎰__*🦩，开根号等处理🌻🐃|🐱😟。理论上的正态分布并不存在🎏——🏈，数据接近于正态分布更符合实际情况🌼🐈——🦏，因此接近正态分布的数据直接用方差分析⛈————🎱。
正态分布要求是针对因变量的🐔——-🦗，只要因变量属于正态分布就可以🎉_——🐰🎍。对偏态分布应考虑用对数转换🌹——🪶🍄、平方根变换☀️_——🌚、倒数变换🎎——*❄、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态分布后再进行方差分析🌿-_🌾。单因素方差分析针对多组均数间的比较🐘_——🎮。方差分析拒绝H0🐒♠_🎍，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等🐌🏈-🐝。若要得到各组是什么😧😎_-🐏🤖。
也有文献提及可将数据进行转换后使其更加接近或符合正态性🐔🦟——|😚🌿，然后继续用方差分析👿_-🤥，可尝试进行数据转换SPSSAU【数据处理--生成变量】功能😀_|🤐🌱，一般是对数据进行比如求对数🎰__*🦩，开根号等处理🌻🐃|🐱😟。理论上的正态分布并不存在🎏——🏈，数据接近于正态分布更符合实际情况🌼🐈——🦏，因此接近正态分布的数据直接用方差分析⛈————🎱。
正态分布要求是针对因变量的🐔——-🦗，只要因变量属于正态分布就可以🎉_——🐰🎍。对偏态分布应考虑用对数转换🌹——🪶🍄、平方根变换☀️_——🌚、倒数变换🎎——*❄、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态分布后再进行方差分析🌿-_🌾。单因素方差分析针对多组均数间的比较🐘_——🎮。方差分析拒绝H0🐒♠_🎍，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等🐌🏈-🐝。若要得到各组是什么😧😎_-🐏🤖。
1. 确定正态分布组的数据*🤔_🦓，利用μ和σ来描述其集中趋势和离散程度🐙——😡🐨。2. 如果另一组不符合正态分布🌼🐉|_🙂🦠，可能需要采用非参数方法（如Mann-Whitney U检验）或转换数据使其接近正态🐏🦉——🐉。3. 对于方差齐性的检验🌝🦘————🦇，可以使用Levene's test或Friedman test☄️🐼|🙃🎮，确保在方差相近的情况下进行比较🐽-|⚡️🌓。4. 使用适当的统计工具🦂-💥🌛，..
如果不符合正态分布的一组数据🐦_🤩🐒，采用正态分布去拟合🐔|——🙂，当然误差会比较大🤮💥|🌷。但是采用某种转换方式将数据进行预处理🍀-🐃，处理后的数据符合正态分布🦤🐑————*🐲，则可使用正态分布拟合🌛🐓|-🦈🐕，但是根据该分布得到的结论别忘了后处理😱*|🌻，转换回去🐸🐱-|😺。
我的数据不符合正态分布,是不是不能用多因素方差分析了?？
其实又想用多因素方差分析的话*🦢_🐕🦺，就必须要符合正态的分布😗|🐚，如果达不到这个正态分布的标准🐼|——😀🧶，即使你是用的多因素🐆🦌--🥍🐈，方差分析也是不可能达到这个效果的🦎|🐪🎍，所以说这样做是没有什么用处的🤠_|🌚，一定要在符合正态分布的情况下🐕|_🧿🧵，然后再进行多因素的查封分析🎁-🤮，这样才能达到一个完全标准的值以及它的结果🌝🌲|🌸。
这个只要不是太偏😇😚|🐥，可以不考虑你非要考虑的话要做广义估计方程🤭|🦠，
两组数据一个符合正态分布一个不符合,两组方差齐性,要做方差分析,怎么...
X服从一个数学期望为μ🦉🦉——🐒🐏、方差为σ^2的正态分布🐥🌸|——🦄。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布🕷|_🐂，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值🕸|——🕊，第二个参数σ^2是此随机变量的方差🐿——😸，所以正态分布记作N（μ,σ2）🤮-🍀。μ是正态分布的位置参数🤕-🐀🧶，描述正态分布的集中趋势位置🌿——😾。概率规律为取与μ邻近后面会介绍🦇🤤|🥊😗。
不能😅🐊--🪡😏，用非参数检验🌼|_🦁，
单因素方差分析中有几组数据方差不齐性,我是应该把这几组数据转换为正...
多组间均值比较采用单因素方差分析🧸😽_|🐂🦟，若Levene检验方差齐🌺|🌚😒，采用单因素方差分析进行总均值比较🦕🐦_|🎍，然后采用SNK法进行两两比较🎾-——☘️😞，若Levene检验方差不齐🏆——🥇😭，改用welch检验进行总体均值比较😻🦥-_😓，然后再采用Dunnett T3检验进行两两比较🦛🐲_-♣🌹，
方差分析只能用于正态分布资料上😒_🏈。因为方差分析的应用条件为🐾||🐅🪅：①各样本须是相互独立的随机样本🏵|-🐗🥉；②各样本来自正态分布总体🥅🦄——🎗；③各总体方差相等*__🐖😭，即方差齐😄-🐥。当然🐬🐖_-☺️，也可进行变量变换🐒|😪，使用新的变量服从正态分布*——😠💮。如对变量作对数变换🐕🌦_🦮：Y=lgX🌺😚——🌛。