非正態分佈的原因
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原因是實際遇到的許多隨機現象都服從或近似服從正態分佈 。當樣本頻率分佈直方圖就無限接近於一條總體密度曲線,總體密度曲線較科學地反映了總體分佈。
但總體密度曲線的相關知識較為抽象,學生不易理解,因此在總體分佈研究中我們選擇正態分佈作為研究的突破口。正態分佈在統計學中是最基本、最重要的一種分佈。
非正態分佈的原因
科學合理的取樣,數據是應當符合正態分佈的。如數據不符合正態分佈,應當考慮:
1. 數據來源是否是一個樣本
2. 樣本中,數據取得數量是否充足
3. 統一樣本中,過程是否穩定
4. 重新計算樣本分佈的統計中線,縮小座標間隔,增大數值計數範圍。
5. 做原始分佈圖時,不要人為剔除數據,即使是超出控制界限。
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