多列错误的Shapiro Wilk检验

多列错误的Shapiro-Wilk检验是一种用于检验数据是否符合正态分布的统计方法。它是基于Shapiro-Wilk检验的扩展，用于同时检验多个列的数据是否满足正态分布假设。

正态分布是统计学中常见的一种分布形态，具有对称性和峰态，许多统计方法都基于正态分布假设进行推断和分析。因此，对于需要应用这些方法的数据，我们通常需要先检验其是否符合正态分布。

多列错误的Shapiro-Wilk检验可以同时对多个列的数据进行正态性检验，它的原假设是数据符合正态分布。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为数据不符合正态分布。

应用场景： 多列错误的Shapiro-Wilk检验可以应用于各种需要检验数据正态性的场景，例如统计假设检验、回归分析、方差分析等。通过检验数据是否符合正态分布，可以选择合适的统计方法或进行数据转换，以确保分析结果的准确性和可靠性。

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