一、正态性检验

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有些统计方法只适用于正态分布或近似正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显着等，因此在用这些方法前，需考虑进行正态性检验。

正态分布的特征是对称和正态峰。分布对称时众数和均数密合，若均数-众数>0，称正偏态。因为有少数变量值很大，使曲线右侧尾部拖得很长，故又称右偏态；若均数-众数<0称负偏态。因为有少数变量值很小，使曲线左侧尾部拖得很长，故又称左偏态，见图7.1(a)。

正态曲线的峰度叫正态峰，见图7.1(b)中的虚线，离均数近的或很远的变量值都较正态峰的多的称尖峭峰，离均数近或很远变量值都较正态峰的少的称平阔峰。

频数分布的偏度和峰度

图7.1　频数分布的偏度和峰度

正态性检验的方法有两类。一类对偏度、峰度只用一个指标综合检验，另一类是对两者各用一个指标检验，前者有W法、D法、正态概率纸法等，后者有动差法亦称矩法。现仅将W法与动差法分述于下；

1．W法　此法宜用于小样本资料的正态性检验，尤其是n≤50时，检验步骤如下；

（1）将n个变量值X_i从小至大排队编秩。

X₁<X₂<……<XN<p

见表7.5第（1）栏，表中第（2）、第（3）栏是变量值，第（2）栏由上而下从小至大排列，第（3）栏由下而上从小至大排列。第（4）栏是第（3）栏与第（2）栏之差。

（2）由附表5按n查出a_in系数列入表7.5第（5）栏，由于当n为奇数时，对应于中位数秩次的a_in为0，所以中位数只列出，不参加计算。第（6）栏是第（5）栏与第（4）栏的乘积。

（3）按式（7.8）计算W值

（7.8）

式中分子的∑，当n是偶数时，为

的缩写，当n是奇数时为

的缩写，表7.5

第（6）栏的合计平方后即为分子。分母按原始资料计算。

（4）查附表6得P值，作出推断结论，按n查得W（n，α），α是检验前指定的检验水准，若W>W（n，α）则在α水准上按受H₀，资料来自正态分布总体，或服从正态分布；若W≤W（n，α），则在α水准上拒绝H₀，接受H₁，资料非正态。

例7.8　测得20例40—49岁健康人右侧腓总神经的传导速度（m/sec）如表7.5第（2）、第（3）栏，试检验此资料是否服从正态分布。

H₀：总体服从正态分布

H₁：总体为非正态分布

α=0.05

计算表7.5各栏。

表7.5　W法正态性检验计算表

秩号	传导速度（m/sec）
i (1)	X_i(2)	X_a-i+1(3)	X_a-i+1-X_i(4)=(3)-(2)	a_in(5)	a_in(X_a-i+1-X_i) (6)=(5)(4)
1	40.7	56.7	16.0	0.4734	7.5744
2	40.9	56.0	15.1	0.3211	4.8486
3	46.0	55.0	9.0	0.2565	2.3085
4	47.6	54.9	7.3	0.2085	1.5221
5	47.7	53.5	5.8	0.1686	0.9779
6	48.3	52.9	4.6	0.1334	0.6136
7	49.1	51.8	2.7	0.1013	0.2735
8	50.0	50.9	0.9	0.0711	0.0640
9	50.1	50.9	0.8	0.0422	0.0338
10	50.2	50.8	0.6	0.0140	0.0084
18.2240∑a_in(X_a-i+1-X_i)

∑X_i=1004　　∑X_i²=50756.16　　∑(X-x)²=355.36

代入式（7.8）

W=（18.2240）²/355.36=0.9347

查附表6，n=20，α=0.05，W_{（20，0.05）}=0.905

W>W_{（20，0.05）}　P>0.1，在α=0.05水准上接受H₀，该资料服从正态分布。

2．动差法　又称矩法。既能用于小样本资料，亦可用于大样本资料的正态性检验。本法运用数学上三级动差和四组动差分别组成偏度系数与峰度系数，然后检验资料中否服从正态分布。当频数分布为正态时，偏度系数与峰度系数分别等于0，但从正态分布总体中抽出的随机样本，由于存在抽样误差，其样本偏度系数g₁与样本峰度系数g₂不一定为0，为此，需检验g₁、g₂与0的相差是否有显著性。其检验假设为①偏度系数等于O，即频数分布对称；②峰度系数等于0，即为正态峰。

偏度系数g₁、峰度系数g₂的公式见式（7.9）与（7.11）。当用频数表资料计算时可用式（7.10）与式（7.12），式中n为例数，f为频数。