在方差分析中，考察残差的正态性是确保模型假设成立的关键步骤。以下是判断残差正态性的常用方法及其原理： 1. **图形化方法** - **PP图（概率-概率图）**：通过比较残差的累积分布函数与理论正态分布的累积分布函数，若点接近对角线，则残差近似正态分布。 - **QQ图（分位数-分位数图）**：将残差的分位数与理论正态分布的分位数对比，若点沿对角线分布，则满足正态性。 这两种图形方法直观且无需假设分布形式，适用于初步判断。 2. **统计检验方法** - **K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）**：比较残差分布与理论正态分布的累积分布函数差异，适用于大样本。但需注意，K-S检验对参数估计（如均值、方差）敏感，若用样本均值和方差调整理论分布，需使用Lilliefors检验的修正版本。 - **W-S检验（Shapiro-Wilk检验）**：专门针对小样本的正态性检验，通过线性组合残差与理论正态分位数，检验统计量W越接近1，正态性越强。该方法在小样本中功率较高。 - **其他检验**：如Anderson-Darling检验或Cramér-von Mises检验，但题目中未提及，故不展开。 3. **排除法分析选项** - 题目中“检验”未明确具体类型（如t检验、卡方检验等），此类检验不直接用于正态性判断，故排除。 - PP图、QQ图、K-S检验、W-S检验均为正态性检验的常用方法，符合题意。 **答案**：PP图、K—S检验、QQ图、W—S检验
