做多元线性回归前是否需要对因变量进行正态检验，如何检验？

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各位大神，做多元线性回归前是否需要对因变量进行正态检验，如何检验？是用sktest 因变量，然后P值大于0.05才行吗？

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关键词：多元线性回归 线性回归 正态检验 因变量 test 因变量 如何

貌似不用。 。

需要检验。OLS假设的条件比较严格，因变量要求的是正态分布的连续变量，所以一定要检验。
对于某些非正态的连续变量，要进行处理，比如对数化之类的

样本量特别大，比如1000以上，那么变量的分布会接近正态分布，这个时候不用做；如果觉得不放心，使用ladder或gladder命令，查找变量的最佳分布。但是，正态化的处理只能让结果更漂亮一些，而不会改变结果性质。就是说，正态化之后，如果显著，可能p值更小些，但不会出现p值从10%以上掉到5%以下的情况。

理论上样本量大于30，实际上样本量大于100，依据中心极限定理就可以保证样本均值抽样分布服从正态分布了。（参照 斯托克 《计量经济学导论》）

如果样本量过大 可以参考大数定律 一般如果样本量大于50，则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果，反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。网页版SPSSAU进行正态性检验比较方便 可以试一下。