spss正态分布检验方法，有好多的小伙伴都不知道正态分布检验方法，一直也是小伙伴们的一个烦恼，今天就简单说一下，希望可以帮到大家。
很多小伙伴在统计分析时需要使用到正态检验，现在就来教你SPSS如何进行“正态性检验” 方法/步骤 1 。2 。卡方值小于0.05 即使无显著性差异 SPSS 20.0版本
如何判断一组数据是不是正态分布？能否用SPSS实现操作？ 可以的，在5261探索里有正态性检验的选择打钩4102。1.输入数据后，左击1653最上方的Analyze，选择Descriptive Statistic，选择左击explore，出现如下：2.将所选数据选入Dependent List，左击Plot，出现如下。3.点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。最后一个表格中（即test of Normality)sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。拓展资料正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。参考资料：-正态分布
关于SPSS：以1-Sample K-S 命令项检验正态分布，结果怎么看？ 单样本K-S检验正态分布的结果，只要看sig值就可以了，当sig值大于0.05，说明你要检验的数据分布和正态分布没有显著差异，即你的数据属于正态分布。那个人误解了原假设和研究假设，在统计中，原假设H0一般是：变量与某某不存在显著差异或没有显著关系，而研究假设H1则是：变量与某某存在显著差异或有显著关系（而这里的原假设就是数据的分布和正态分布没有显著差异）。当sig大于0.05，则接受原假设，小于0.05，则拒绝原假设，这在统计中是永远成立的。如果你对K-S的检验结果不太相信，你可以再看一下数据的散点图，看是否比较接近散点图。希望你不要被他人误解。
利用spss的两种不同的方法进行正态分布检测，为什么结果是正好相反的呢？ 你的样本量才39，最好不要用k-s法，应当用shapiro-wilk法，适用于样本量低于50的正态性检验。我经常做数据分析的。至于第二个表格并没有检验。
为什么SPSS检验为正态分布了，可P值还是0呢，这已经是经过对数转换之后的分析了，用的非参数检验。 这个看渐进显著性是拒绝原假设，即不是正态分布的。你可用其他方法啊，比如D检验，W检验，还有偏度和峰度的联合检验，《正态性检验社 梁小筠1997年5月第1版》，还有其他适合大样本的数据的检验方法。
如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布 检验方法一：看偏度系2113数和峰度系数我们把SPSS结果最5261上面的一个表格拿出来4102看看(见下图)：偏度系数Skewness=-0.333；峰度系数Kurtosis=0.886；两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。检验方法二：单个样本K-S检验在SPSS里执行“分析—>；非参数检验—>；单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。检验结果为：从结果可以看出，K-S检验中，Z值为0.493，P值(sig2-tailed)=0.968>；0.05，因此数据呈近似正态分布检验方法三：Q-Q图检验在SPSS里执行“图表—>；Q-Q图”，弹出对话框，见下图：1653变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多，我们只需要看最后一个图，见下图。QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。扩展资料：正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。1.在SPSS里执行“分析—>；描述统计—>；频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”。
帮忙看下spss的KS检验正态分布和配对T检验结果 你没有错，检验分布选择常规，是翻译不好，应该译成正态。的确通过了正态分布检验，可以进行下一步的t检验了。希望您采纳。统计人刘得意
