相关分析和回归分析要求数据符合正态分布吗?差异性显著性分析时,要求比较的两组数据都符合正态吗?还有,如果不符合正太分布时,可以进行数据的转换,使其符合正态分布,这种转换合理吗?转换之后数据不是变了吗?再进行差异性分析时能一致吗?
不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有这个转换了,而咱要分析的是数据之间的关系,转换的目的就是便于分析.
比如说，如果数据服从正态分布可以进行独立样本T检验，如果不服从正态分布则进行非参数检验。
若我有一组数据，他不符合正太分布，我用非参数法和数据转换后用T检验法，结果会是一样吗？
以我的理解结果会有差异但结论会是一样的，只要方法得当，只是方法之间的差别只是精度问题，个人观点如有错误或存在误导在此表示歉意！！！
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开心签到天数: 23 天连续签到: 1 天[LV.4]偶尔看看III
有人说数据量大的时候不用关心是否服从正态分布，可以直接进行Pearson相关分析。但是P相关分析不是需要正态分布么？所以我想问问到底该用哪种方法好？然后求大虾推荐一种合适回归分析方法。SPSS初次接触，略尤桑。。。
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载入中......
大数定律和中心极限定律可以保证在数据量大的情况下，数据分布近似正态，从而应用经典统计理论。所以5000个数据的时候，是可以用Pearson相关分析的。
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论坛法律顾问：王进律师spss回归分析变量是否要符合正态性分布
如果是线性回归,当然要求因变量是正态数据
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