完全随机设计两样本或者多样本资料的正态性检验可否考虑样本量再做？ 先直接回答你的标题问题：否！具体回答各个问题：1.如果统计检验用到t检验、方差分析等需要均数的检验无论样本量多少都需要正态性检验（是否正态不能凭个人主观感觉，用。
spss如何进行正态性检验，在数据分析过程中，我们经常会用到不同分布形态的的数据。常见的数据分布形态有正态分布，随机分布（均匀分布）、泊松分布、指数分布等，但在数据。
两组样本不符合正态分布，T检验做不了，怎么做检验 t检验前提条件要求两2113样本相应总体5261近似服从正态分布且方差齐。当4102你研究的变量的总体1653分布不清楚时需要进行正态性检验，有些变量一看就知道服从正态分布的（比如身高体重等都是服从正态分布）或者样本量足够大（大于100）可以近似认为正态分布则不需要进行正态行检验。
SPSS如何进行正态分布检验（K-S单样本检验），正态分布是在分析连续变量的一个常用分析方式，可以给接下来的统计分析带来了一些前瞻性的判断，而K-S单样本检验是最常用的正。
T检验，符合正态分布的条件是什么？样本量什么的？大神帮忙！ 独立样本t检验 1.在进行独立样本T检验之前，要先对数据进行正态性检验。满足正态性才能进一步分析，不满足可以采用数据转化或非参数秩和检验；2.在菜单栏上执行：分析-比较。
如何在SPSS中对样本进行正态分布检验？ 一、图示法21131、P-P 图 以样本的累计频5261率作为横坐标以安装正态4102分布计算的相应累1653计概率作为纵坐标把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q 图 以样本的分位数作为横坐标以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以 Q-Q 图为佳效率较高。3、直方图 判断方法是否以钟形分布同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图 判断方法观测离群值和中位数。5、茎叶图 类似与直方图但实质不同。二、计算法1、偏度系数Skewness和峰度系数Kurtosis 计算公式 g1表示偏度 g2表示峰度 通过计算 g1 和 g2 及其标准误 σg1及 σg2然后作 U检验。两种检验同时得出 U0.05 的结论时才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见部分文献中所说的“偏度和峰度都接近 0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法 非参数检验方法包括 Kolmogorov-Smirnov 检验 D 检验 和 Shapiro-Wilk W 检验。SAS 中规定当样本含量 n≤2000时结果。
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。
为什么用spss的两种方法对同一样本进行正态性检验结果不同？
如果样本不满足正态分布，需要对两个独立样本的均值进行显著性检验用什么方法呢？ 用控制图是个不错的选择，我们现在就在学\"质量管理\"，大部分产品的检验好像都不怎么符合\"正态\"，即使符合\"正态\"，也不一定是\"标准正态\"，所以用这种方法还是无法比较的.我建议用\"均值极差控制图\"的方法，由于内容比较多，而且篇幅有限，我就不仔细讲了(你可以在网上找一下相关资料)，不过我可以告诉你，这种方法比正态要容易一些，而且用图表的形式非常直观，一看就懂，它主要用到上限、下限和平均值这三个要素，公式我可以告诉你！UCL=u+3*(σ/「n)\"UCL\"这代表上限，\"「\"这根号LCL=u-3*(σ/「n)\"LCL\"这代表下限CL=x(这是平均值)
