关于正态分布。
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。
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。
