两组数据一个符合正态分布一个不符合，两组方差齐性，要做方差分析，怎么弄？

X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布。正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ,σ2）。

μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。

σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。

扩展资料：

实际工作中，常需要了解正态曲线下横轴上某一区间的面积占总面积的百分数，以便估计该区间的例数占总例数的百分数（频数分布）或观察值落在该区间的概率。对于正态或近似正态分布的资料，已知均数和标准差，就可对其频数分布作出概约估计。

①表中曲线下面积为-∞到u的左侧累计面积；

②当已知μ、σ和X时先按式u=（X-μ）/σ求得u值，再查表，当μ、σ未知且样本含量n足够大时，可用样本均数X1和标准差S分别代替μ和σ，按u=（X-X1）/S式求得u值，再查表；

③曲线下对称于0的区间面积相等，如区间（-∞，-1.96）与区间（1.96，∞）的面积相等，

④曲线下横轴上的总面积为100%或1。

参考资料来源：百度百科-正态分布

进行方差分析有三个前提条件。
首先，数据来自独立整体。
第二，数据来自正态分布总体。第三方差齐性。如果确定有一个数据，来自非正态总体。
那就不能进行方差分析。但可以近似t检验。
你也可以进行非参数分析。

进行方差分析的三个前提，其中方差齐可以稍松，正太分布，是严格条件。

两组数据用t检验就可以了，稍有偏差影响不大