数据不正态分布如何办？
在实际研究中，很多时候都需要数据满足正态分布才可以。比如说回归分析，其实做回归分析有一个前提条件即因变量需要满足正态分布性。也比如说方差分析，其有一个潜在的前提假定即因变量 Y 需要满足正态分布。还有很多种情况，比如 T 检验，相关分析等等。 但这种情况往往被分析人员忽略掉，或者是数学基本不够扎实，也或者无论如何数据均不满足正态分布等客观条件，也或者其它情况等。如果说没有满足前提条件，分析的结果会变得不科学严谨，分析结论会受到置疑。 哪些研究方法需要数据满足正态分布才行呢？以及如果不满足正态分布时应该如何处理呢？接下来会逐步说明。 第一：需要满足正态分布的几类常见研究方法： 常见会涉及五种研究方法，它们对正态性要求相对较高，如果不满足正态性则会有对应的处理。 线性回归分析 线性回归分析，很多时候也称回归分析。其对正态性的要求较为严格，包括因变量 Y 需要满足正态性要求，同时残差也需要满足正态性。如果说因变量 Y 不满足正态分布，通常情况下有以下几种处理办法。 第 1 ：对因变量 Y 取对数处理（包括自然对数和 10 为底的对数）；这可以在 SPSSAU 的生成变量功能里面找到； 第 2 ：如果数据接近于正态分布，则接受其为正态分布性。此种情况较多，因为在研究影响关系时，线性回归最适合，如果不进行线性回归，通常情况下很难有更适合的研究方法。因而很多时候只要数据接受于正态性即可