不

这意味着变换后的分布是正态的。根据转换，它可能表明原始分布缺乏正态性。例如，如果对数变换分布是正态分布，那么原始分布是对数正态分布，这肯定不是正态分布。

_评论继续：考虑对数正态数据x，当通过对数进行转换时，它确实变得完全正常。在这种情况下（ QQ 图和 Shiapiro-Wilk 正态性检验与原始数据和转换数据一致。$n=1000),$

set.seed(2022)
x = rlnorm(100, 50, 7)
y = log(x)
par(mfrow = c(1,2))
 hdr1 = "Lognormal Sample: Norm Q-Q Plot"
 qqnorm(x, main=hdr1)
  abline(a=mean(x),  b=sd(x), col="blue")
 hdr2 = "Normal Sample: Norm Q-Q Plot"
 qqnorm(y, main=hdr2) 
  abline(a=mean(y), b=sd(y), col="blue")
par(mfrow = c(1,1))

shapiro.test(x)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  x
W = 0.1143, p-value < 2.2e-16     # Normality strongly rejected

shapiro.test(y)

        Shapiro-Wilk normality test

data:  y
W = 0.99017, p-value = 0.678     # Does not rejece null hyp: normal

一般来说，答案是否定的。仅当它是由与您的（一系列）转换相对应的反向转换生成时才正常（请参阅下面的编辑）。尽管如此，转换后数据的分布很有可能接近正态分布，但请记住，并非每个钟形分布都是正态分布。在开始分析之前，您需要的不仅仅是保龄球。

编辑我的回答中的第一句话：转换必须是单调的。例如，如果您获取由正态分布生成的数据，将其平方，然后应用平方根 - 您不会以正态分布结束。