可能说明你转换时候的参数没有取合理，一般非正态数据都是采用Power and roots变换。正偏一般用降阶变换（log，开根号），负偏则采用升阶变换（平方，立方），最常用的是box-cox变换形式。精确的参数p可以利用极大似然估计求得。虽然取log是最常用的变换，但是e为底数的log其实就是p=0时候的box-cox变换，有些情况下取log并不一定是最合适的转换方法，因此如果数据是正偏的情况可以多试试几种不同的降阶变换方法（log10、log2、平方根、立方根等）。当然也可以直接用极大似然估计估计出最优的参数，不过这样你的模型也会变得很难解释。更详细的信息可以参考：Applied Regression Analysis and Generalized Linear Models这本书中的中第四节。

非常感谢！

不好意思，能否再请教下？正态分布一定要做正态性检验通过P值才能确定吗？SK、CV判断差不多是不是也可以了呢？另，如果确实偏态资料，是不是就没必要做类似偏相关的分析，还是有其它什么方法？因为非统计学专业，很多东西看得糊里糊涂，需要专业人士指导点拨一下，非常非常感谢！

是否正态可以通过Q-Q图来判别，另外非正态可以通过数据变换来做矫正。偏相关是指在控制住一些变量后看两个变量间的相关关系，跟数据是否正态没什么关系。

非常谢谢！