R中檢驗正態分布的方法：

（1）Kolmogorov–Smirnov test：ks.test(x,y,…)函數

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（2）Anderson–Darling test?：ad.test(x)函數

（3）Shapiro-Wilk test：shapiro.test(x)?函數。適用于小樣本（3≤n≤50）

（4）Lilliefor test：lillie.test(x)函數

R中檢驗方差齊性的方法：

（1）Bartlett test:?數據符合正態分布，適用此方法。Bartlett.test(x)函數

（2）Levene test：leveneTest(x)函數

（3）Fligner-Killeen test：非參檢驗方法，不依賴任何分布。Fligner.test(x)函數

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#加載包library(car) data(iris)#提取iris,Sepal.Lengthdat<-dplyr::select(iris,Sepal.Length,Species) #正態檢驗#Sepal.Lengthshapiro.test(dat$Sepal.Length)#整體檢驗tapply(dat$Sepal.Length,dat$Species, shapiro.test)#分組檢驗qqPlot(lm(dat$Sepal.Length~dat$Species), simulate = TRUE, main = 'QQ Plot', labels = FALSE) #方差齊性leveneTest(dat$Sepal.Length~dat$Species)#car包leveneTest函數bartlett.test(dat$Sepal.Length~dat$Species)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的R语言统计与绘图：正态、方差齐性、多重比较的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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