正態(tài)分布檢驗

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在進行多元方差分析和重復(fù)測量設(shè)計方差分析（多元方差分析法）時，實際上要求多元正態(tài)分布的。但大部分教材并未給出檢驗方法，SAS軟件又太大。其實STATA的交互式操作和完全免費的R都可以實現(xiàn)
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	面板數(shù)據(jù)因變量經(jīng)檢驗不符合正態(tài)分布，請問是否會影響后面的回歸分析
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	如何檢驗閾值處是否正態(tài)分布？
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樣本為2000，是不是sig
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	求助！請問如何在stata中對某個樣本進行單樣本檢驗是否正態(tài)分布？謝謝！
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本人利用ICS包中的mvnorm.skew.test對一組二維數(shù)據(jù)進行了檢驗，但是不知道是不是返回的P值
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SPSS中不符合正態(tài)分布的資料如何進行轉(zhuǎn)換成正態(tài)分布資料再進行假設(shè)檢驗，如果直接用非參數(shù)檢驗會導(dǎo)致檢驗效率下降。請問如何進行轉(zhuǎn)換，求具體步驟。謝謝
	如何用SPSS將兩組資料進行t檢驗中數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布怎么處理
SPSS將兩組資料進行t檢驗中數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布怎么處理，兩組計量資料，進行t檢驗前的正態(tài)分布及方差齊性條件不滿足怎么轉(zhuǎn)換才能繼續(xù)做檢驗。
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K-S單樣本檢驗中Sig.值為0不是正態(tài)分布嗎？按照書中的假設(shè)為正態(tài)分布，但是根據(jù)自己的理解以及網(wǎng)上的理論解釋說課本上弄反了，還希望精通SPSS的大神幫我解答，拜謝！
	R語言產(chǎn)生多元正態(tài)分布的數(shù)據(jù)后用shapiro檢驗，卻不是多元正態(tài)分布？
如題我用mvrnorm產(chǎn)生了10維正態(tài)分布數(shù)據(jù)，放入a中（sigma已為正定矩陣） a mshapiro.test(t(a)) Shapiro-Wilk normality test data: Z W = 0.9935, p-value = 0.0002342 ...
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我想用shapiro.test(a)檢驗一組數(shù)是否服從正太分布，結(jié)果老是出現(xiàn) Error: 不是所有的is.numeric(x)都是TRUE，而且源數(shù)據(jù)沒問題，也沒有缺失值。到底怎么回事