R语言基础统计分析：正态性检验、方差齐性检验、T检验、方差分析、秩和检验

1. 正态性检验

单变量正态性检验

1.1 Shapiro-Wilk正态检验方法

# 示列：
shapiro.test(var) 
# 正态性检验，p-value 大于0.05时为正态分布

说明：对小样本资料才进行正态性检验，大样本可放松此要求。以上检验方法要求样本在3-5000之间。

1.2 QQ图

示列
qqnorm(MS$MMSE) # 绘制QQ图
qqline(MS$MMSE) # 添加趋势线
# 若QQ图在一条直线附件，说明比较正态

2. 方差齐性检验

2.1 Bartlett检验，适用于正态分布数据

# 示列
# 两样本比较
bartlett.test(var1 , var2)
# 有分组变量
bartlett.test(var1 ~ groupvar) # group可以是多分组
# 方差齐性检验p-value大于0.05时为齐性

2.2 Levene检验，非正态分布与正态分布数据均适用

library(carData)
library(car)
leveneTest(var1, groupvar, center=median, ...)
# 注意，groupvar需要是factor，可以提前转换为factor。
# 或leveneTest(var1, as.factor(groupvar))
# 方差齐性检验，p-value大于0.05时为