用qq图，可以获得R2的值，这个值多少可以认为具有较好的正态性？有个分布，该R2为0.991
但用如下Python提供的检验方法进行检验，所计算的前两个检验方法P值都为0，按照其说明，都不是正态分布。
该待检验的数据为12万5千多个。下面第一种方法，在计算中
#stat, p=stats.shapiro(vnn)，提示数据个数多于5000时，p值的计算就不准确了。
其他算法没有这样的提示，但p值计算是否也会因为数据多而计算不准呢？查询了一些文献，1000就算大样本了，这种12万多的，不知道有相关文献说明没有？

Statistical Normality Tests – Shapiro-Wilk Test in Python
Statistical Normality Tests – D’Agostino’s K^2 Test in Python
Statistical Normality Tests – Anderson-Darling Test in Python
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网上目前看到的就这些，对10来万这样的样本量，还有其他检验方法吗？
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FROM 218.68.227.*