在数据分析的世界里，回归分析是解锁变量关系的重要工具之一。今天，我们聚焦于一个关键点——残差的正态性检验🔍。这一步骤对于确保回归模型的有效性至关重要。使用SAS进行残差正态性检验时，我们可以采用多种方法，如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等，它们就像侦探手中的放大镜，帮助我们确认数据是否符合正态分布假设。

为什么需要关注这一点呢？因为当残差偏离正态分布时，可能会导致模型预测结果不够准确，甚至可能影响统计推断的可靠性。因此，在构建回归模型后，务必通过SAS软件对残差进行细致检查，以保证模型质量👍。

无论是初学者还是经验丰富的分析师，掌握这些技巧都能让你的数据分析之旅更加顺畅。如果你正在复习相关知识，不妨尝试动手实践一下吧！💡

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