生物学中的很多变量并不满足参数统计检验的如果前提：它们不是正态散布，方差不齐，或者两者兼具
。

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对这类数据使用参数统计检验（如方差分析或线性回归）可能会得出误导性的了局
。

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在某些情况下，对数据进行转换会使其更切合如果前提
？晒┦褂玫淖徊街璨豢墒な，但蕞好使用你地点领域常用的转换步骤，好比针对计数数据选取平方根转换，针对尺寸数据选取对数转换，而不是使用鲜为人知、晦涩难懂的转换步骤
。

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同样沉要的是，在进行统计检验之前就要确定好使用哪种转换步骤
。

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对变量进行数学转换通常是为了：

? ? - 提高回归方程与数据点之间的拟合缜密水平（提高 R 平方值）
；

? ? - 并且 / 或者使变量切合统计法式（如正态性）的如果，从而阐扬这些统计法式的全数效力
。

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此表，对某些类型变量进行转换有时能使统计法式了局的诠释比不进行转换时更容易、更有见解
。

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“幂次阶梯” 这一术语指的是可对某个变量进行的一系列代数变换，通过这些变换可能扭转该变量散布的状态
。

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如上述表格所示的 “幂次阶梯” 在此是针对象征为 “y” 的变量展示的，该变量既可所以因变量，也可所以自变量
。

其他幂次和根式可嵌入所展示的行列之间，并且在表格的上方和下方均有延长
。

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生物学中使用了多多的变换步骤
。常用的有以下几种：

? - 平方根变换
。其做法是对每个观测值取平方根
。

? - 对数变换
。其做法是对每个观测值取以 10 为底的对数
。

? - 归正弦平方根变换
。其做法是对一个数的平方根取归正弦值
。

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Sigmaplot 软件中的变换

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较新版本的 Sigmaplot 软件中进行变换的执行蹊径如下所示：

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下面展示了使用 Sigmaplot 软件依照 “幂次阶梯” 进行变换后的部门直方图，同时还展示了原始数据的直方图
。

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