Перед проведением регрессионного анализа обязательным является проведение исследования на нормальность․ Я столкнулся с этим вопросом при анализе данных для своего исследования, и хотел бы поделится своим опытом․ Исследование на нормальность — это процедура, которая позволяет проверить, соответствуют ли распределения переменных, используемых в анализе, нормальному распределению․ Нормальное распределение имеет колоколообразную форму и является одним из основных предположений регрессионного анализа․ Для проведения исследования на нормальность, я использовал несколько методов․ Один из наиболее распространенных методов — это нормально-квантильный график, или QQ-график․ В этом графике распределение данных сравнивается с теоретическим нормальным распределением․ Если точки на графике лежат близко к диагонали, это указывает на нормальность данных․ Кроме того, я использовал также статистические тесты на нормальность, такие как тест Шапиро-Уилка или тест Андерсона-Дарлинга․ Эти тесты вычисляют статистику, которая сравнивается с критическим значением, чтобы определить, насколько данные отклоняются от нормального распределения․ Оказалось, что некоторые из переменных, которые я использовал в регрессионном анализе, не соответствуют нормальному распределению․ В таких случаях я применил преобразования данных, чтобы достичь нормальности․ Например, я использовал логарифмическое преобразование или преобразование Бокса-Кокса․
Итак, перед проведением регрессионного анализа обязательным является проведение исследования на нормальность․ Это важный шаг, который помогает убедиться, что предпосылки регрессионного анализа выполняются․ В моем случае, этот шаг помог мне улучшить качество анализа и получить более надежные результаты․