spss如何使用K-S进行正态性检验，？在对数据进行t检验或者f检验之前需要让数据满足正态性的要求，所以应该对数据进行正态性检验，检验正态性的方法中，K-S检验是最普遍的。
SPSS如何验证是否符合正态分布，正态分布是T检验等统计分析的前提交通，本经验将介绍如何使用SPSS验证是否符合正态分布。
SPSS实用教程：[2]正态性检验，几乎所有的科研数据都必须满足正态性才能进行分析，因此要对数据进行正态性检验。下面小编介绍两种常见的正态性检验的方法。
spss怎么进行正态性w检验 1、在spss里面输入相关数据，按照分析→描述统计→探索的顺序进行点击。2、这个时候弹出新的对话框，直接把因变量和因子放入列表中。3、下一步需要通过绘制窗口来勾选带检验的正态图，如果没问题就确定继续。4、这样一来等生成对应的结果以后，即可进行正态性w检验了。
如何在MATLAB中进行正态分布检验 可以使用baijbtest函数和adtest函数。具体用法如下：1.雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）h=jbtest(x，alpha)%x为向量数据du。h=1 则说明数zhi据不服从正态分dao布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。2.安德森-达令检验（Anderson-Darling test）h=adtest(x)%x为向量数据。h=1 则说明数据不服从正态分布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。
这SPSS对一组数据进行正态性检验，得到这个图，怎么分析它是否服从正态分布？ 一般是以0.05作为界限，这是比较通用的规则。你的数据并不严格服从正态分布，因为Shapiro-Wilks test的P值为0.017。考虑到Shapiro-Wilks test有较高的检验效能（相对于其他的正态性检验，如Kolmogorov-Smirnov Test等），且P值仅为0.017，而Kolmogorov-Smirnov Test的P值为0.168，因此你的数据也没有严重背离正态分布。如果你的后续目的是进行T检验或方差分析等，由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感，你仍然可以使用，而不必理会正态分布的问题。
