我的数据正态性检验P<0.05，就不能用均数和标准差描述，不能用t检验和F检验了吗”。其实，也没有不那么绝对。
实际统计策略方面，诸位可以将数据分布分为三类：正态分布、近似正态分布数据和严重偏态分布数据。
第1类：正态分布符合，P>0.05;
第2类：正态分布不符合，P<0.05，但直方图还是呈现大致的中间多两边少，无严重极端值；
第3类：正态分布不符合，P<0.05，数据严重偏态，或者存在明显极端异常值这个数据，满足我上文讲的第二类分布。它虽然P<0.05，但是是典型的近似正态分布，在统计描述上，可以用均数及标准差描述，用t检验和F检验进行统计推断，
总结来说，判断数据正态性，需要结合直方图和正态性检验，将数据分布分为三大类，在此基础上分别选择不同的统计方法进行统计描述和统计推断。
不过，要略显麻烦的是，这种近似正态没有标准来判定，是经验之谈。初学者判定的时候，如果遇到十分模棱两可的图，可以视为严重偏态分布。
