RE：分發和數據表示嗨，
我有一個大型數據集，我的任務是分組並顯示錯誤欄。我想就一般分配解釋提出一些建議。
1。從數據集中，有些人拒絕了Ho而有些人拒絕了。說那些具有較小p值的p值不是來自正態分佈集，而那些具有大（> 0.05）p值的p值可能來自正態分佈集（給定足夠大的樣本量）是否公平？
何未能拒絕 2。當數據集不是正態分佈時，是否意味著有一些因素會系統地影響數據集？
何拒絕
3。正常分佈的數據集是否與我想要如何使用錯誤欄顯示數據有任何相關性？比方說，均值/中位數 + （最大/最小 - 中位數）
謝謝，
加里
RE：分發和數據表示我想說，當數據非正常時，中位數是更有用的表示。
RE：分發和數據表示謝謝菲爾，
這非常有幫助。說使用中位數來表示非正態分佈式數據集而不是平均值更安全嗎？
加里RE：分發和數據表示嗨，
您的問題的許多答案取決於您分析數據的目標。
在你已經展示過的例子中，即使是顯然非正常的例子看起來也很接近正常。你會發現，隨著數據量的增加，很多事情開始變得具有統計意義。你有很多數據。像這種偏離正常的效果或差異可能具有統計學意義，但可能很小，實際上並不重要。因此，這取決於你的目標。
“那些具有較小p值的p值不是來自正態分佈集，而那些具有較大（> 0.05）p值的p值可能來自正態分佈集（給定足夠大的樣本量）是否公平？- 這是公平的說法，但統計學家可能更迂腐。您可以更恰當地說，在p <0.05的情況下，有證據表明數據來自正態分佈的零假設。
無論是否正常，中位數仍然是一個有意義的匯總統計數據 - 它是分佈的中點。數據偏離正常值越多，平均值作為評估的評估就越少。
我希望這一切都有幫助，
菲爾
