有没有办法确定非正态数据的斜率差异？对于我的模型，我有一个分类效应变量、一个连续效应变量和两个连续角色 (Y) 变量。 我的变量的残差分布在 QQ 图上显得相对正态，但 Anderson-Darling 检验显示分布不正态。 我读过一篇之前的文章，其中说您应该进行交互方差分析并使用指标参数化估计来比较斜率。 有没有非参数的方法来做到这一点？ 谢谢！
基础数据分析和建模回复：有没有办法确定非正态数据的斜率差异？就我个人而言，如果残差的 QQ 图看起来不错，我就不会担心 Anderson-Darling 检验。 你有多少个数据点？ 有了足够的数据，任何统计检验都可以显示出统计上显着的差异。 除了非参数之外，您的另一个选择是使用通用线性模型，该模型允许您指定误差分布而不是假设正态误差分布。
回复：有没有办法确定非正态数据的斜率差异？嗨丹，
感谢您的帮助。 对于我的模型，每个组的大小都不同。 有些组的规模很小，但总数据点/观察结果数量很大，因为每个单独的样本都有许多数据点。 我绘制了数据的简单线性回归模型（包括每组中所有样本的所有数据点），线性回归中每组总共至少有 500 个数据点。 我还想知道这是否意味着我需要建立一个混合效应模型来解释组中每个样本的多个数据点？ 或者我仍然可以执行简单的线性回归吗？ 谢谢你！
