7、数据假设探索与处理全解析

数据假设探索与处理全解析

在数据分析的世界里，我们常常会遇到各种“丑陋的数据小鸭”，它们不符合统计测试的理想假设，给我们的分析带来挑战。但就像丑小鸭能变成美丽的天鹅一样，我们也有办法将这些数据转化为符合要求的“天鹅”。下面，让我们深入探索数据假设的世界。

1. 假设的重要性

在进行统计分析时，假设起着至关重要的作用。不同的统计模型有不同的假设，如果这些假设不成立，我们就无法得出关于现实的准确结论。例如，当我们去朋友家，按门铃没人应答，就得出朋友讨厌我们的结论，这可能是因为我们假设门铃是正常工作的。但实际上，门铃可能坏了，导致我们的结论是错误的。所以，在进行数据分析时，检查假设是非常必要的。

2. 参数数据的假设

许多基于正态分布的参数测试有四个基本假设：
- 正态分布的数据 ：在不同的统计测试中，这个假设的含义有所不同。在一些情况下，我们假设抽样分布是正态分布的；在回归分析中，我们假设模型的误差是正态分布的。
- 方差齐性 ：这意味着在不同组的数据中，结果变量的方差应该是相同的；在相关设计中，一个变量的方差在另一个变量的所有水平上应该是稳定的。
- 区间数据 ：数据至少应该在区间水平上进行测量。
- 独立性 ：不同参与者的数据应该是独立的，即一个参与者的行为不会影响另一个参与者的行为。在回归分析中，这个假设还涉及到回归模型中的误差是不相关的。

3. 所需的R包

为了探索数据，我们需要安装和加载一些有用的R包，如