Question

数据怎么处理都不服从正态分布怎么办

Answer 1

数据不正态是非常常见的问题，很多人一旦发现数据不正态，往往第一反应是寻求变换，常用的就是Box-Cox变换。如果还不行，就直接上非参数了。我的意见是先等一等，弄清不正态的原因再说。数据不正态的表现形式根据我个人的经验和认识，数据不正态大致有以下一些原因：数据本来就不应该是正态的如可靠性研究中，数据基本上是服从指数分布或韦伯分布的；在设备维护中，也不服从正态分布；一个城市也不可能是正态分布的；居民可支配收入也是严重右偏分布；客户满意度调查中，如果是分打分，通常会集中在分，而分是截尾的，不可能有大于分的，因此它也不可能是正态的。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的，可以考虑寻求变换，通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功，如分辨力很低的数据数据的取值很少，如像客户满意度调查这样的截尾数据，这时可以采用非参数检验来进行分析。