비교하는 각 군이 정규분포인 것을 확인하기 위한 정규성 검정은 다음과 같음 방법으로 진행합니다.
데이터는 다음과 같이 입력된 것을 가정합니다.
![2019-10-17_10-52-25.png 2019-10-17_10-52-25.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/19723i02DD0036C97FE587/image-size/large?v=v2&px=999)
Analyze > Distribution
![2019-10-17_10-54-04.png 2019-10-17_10-54-04.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/19724i96374D13AB133BD0/image-size/large?v=v2&px=999)
다음과 같은 레포트 화면에서 다음과 같이 빨간 삼각형을 눌러 메뉴를 선택합니다.
![2019-10-17_10-55-49.png 2019-10-17_10-55-49.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/19725i2BFABE41D58D9501/image-size/large?v=v2&px=999)
그러면 다음과 같은 추가 결과가 나옵니다. 여기서 Fitted Normal 의 빨간 삼각형을 눌러 Goodness of Fit을 선택하면 Shapiro-Wilk의 정규성 검정 결과가 나타납니다.
![2019-10-17_10-59-10.png 2019-10-17_10-59-10.png](https://community.jmp.com/t5/image/serverpage/image-id/19726i2E659B8654702700/image-size/large?v=v2&px=999)
일반적으로 위와 같은 방법으로 분산분석 전에 정규성 여부를 확인하지만 이러한 방법이 꼭 필요하진 않습니다.
이유는 이러한 분산분석에서 사용하는 데이터가 각 군 별로 너무 적기때문에 정규성 검정을 큰 의미를 갖기 힘듭니다. 따라서 정규분포를 가정하여 분석을 하고, 나중에 잔차에 대한 정규성 검토로 이를 이 대체합니다.