一般是以0.05作為界限,這是比較通用的規(guī)則.你的數(shù)據(jù)并不嚴(yán)格服從正態(tài)分布,因?yàn)镾hapiro-Wilks test的P值為0.017.考慮到Shapiro-Wilks test有較高的檢驗(yàn)效能（相對(duì)于其他的正態(tài)性檢驗(yàn),如Kolmogorov-Smirnov Test等）,...后面用它有做方差分析跟相關(guān)分析，還有回歸分析··文獻(xiàn)里面的直接說是統(tǒng)計(jì)量為0.923，就說它服從正態(tài)分布，可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對(duì)其進(jìn)行分析，這句話是不是有問題？還有，如果做方差分析，相關(guān)分析等，是不是必須要這組數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布？“統(tǒng)計(jì)量為0.923”是那個(gè)方法的統(tǒng)計(jì)量？什么統(tǒng)計(jì)量？請(qǐng)列出。方差分析只要數(shù)據(jù)不嚴(yán)重背離正態(tài)分布即可；線性回歸和相關(guān)分析均不要求數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，你可以參考我以前對(duì)線性回歸的問答（百度搜索一下）就可以了，有可能國內(nèi)有些教科書這么要求，但這是錯(cuò)誤的！我僅以SPSS軟件幫助系統(tǒng)的解釋為準(zhǔn)。

就這個(gè)數(shù)據(jù)，前面的是個(gè)平均值，各有4-6份樣品，拿35個(gè)均值做正態(tài)性檢驗(yàn)，就得出我提問之前那個(gè)圖，統(tǒng)計(jì)量為0.923

　　

不好意思，我之前沒看清，你的0.923就是Shapiro-Wilks test的統(tǒng)計(jì)量，SPSS稱它為Shapiro-Wilk‘s W值，其對(duì)應(yīng)的P值就是依據(jù)0.923計(jì)算出來的。我查了SPSS幫助系統(tǒng)，沒有說Shapiro-Wilk‘s W值服從正態(tài)分布（其他權(quán)威文獻(xiàn)也沒有說Shapiro-Wilk‘s W值服從正態(tài)分布），SPSS通過線性插值法在其模擬的臨界值范圍內(nèi)求出其P值（原文：Based on the computed W statistic, the significance is calculated by linearly interpolating within the range of simulated critical values given in Shapiro and Wilk (1965).）另一篇文獻(xiàn)這樣解釋：W may be thought of as the squared correlation coefficient between the ordered sample values (X') and the wi. The wi are approximately proportional to the normal scores Mi. W is a measure of the straightness of the normal probability plot, and small values indicate departures from normality.大致意思：W值是有序樣本（將樣本值從小到大排列，并計(jì)算其比例值）與對(duì)應(yīng)的正態(tài)分布比例值的相關(guān)系數(shù)的平方值，也就是對(duì)P-P圖的直線程度測(cè)量（若數(shù)據(jù)在P-P圖呈對(duì)角直線分布就符合正態(tài)分布），小的W值就表明背離正態(tài)分布。