正态性、方差齐性检验

前言

📊【数据检验不可少！EcoAmp 正态性 & 方差齐性检验指南】

❓ 为什么要做这些检验？
生态统计模型（如ANOVA、回归、PERMANOVA）大多基于 正态分布 和 方差齐性 假设，若数据不符合条件，可能导致：
✖ 假阳性/假阴性（p值失真）
✖ 模型偏差（参数估计不准确）
✅ 提前检验 → 确保结果可靠，避免“垃圾进，垃圾出”！

🔍 EcoAmp 如何帮你高效检验？
1️⃣ 正态性检验（适用数据：连续变量，如环境因子）
• 方法：Shapiro-Wilk / Kolmogorov-Smirnov 检验
• EcoAmp操作：自动生成Q-Q图 + p值报告

2️⃣ 方差齐性检验（适用场景：多组比较，如不同处理组的物种多样性）
• 方法：Levene’s检验 / Bartlett检验
• EcoAmp可视化：箱线图+方差分布热图

💡 小贴士：
• 生态数据常非正态！轻微偏离时可放宽要求（如ANOVA对非正态稳健）
• 方差齐性 > 正态性，尤其对多重比较影响显著

数据准备

数据文件结构如下，第一列为样本id，后续列为不同的指标，可以一键同时对多个指标进行正态性和方差齐性的检验生成QQ图和方差齐性检验的结果

分组文件如下，根据分组文件可以同时对每个指标的不同分组进行正态性和方差齐性的检验和图形的生成：

使用EcoAmp一键检验

打开正态性、方差齐性检验的功能

输入文件，并设置参数：

等待运行完成

结果文件夹解释：

数据下载

使用的数据为EcoAmp内置的数据