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。
SPSS实用教程：[2]正态性检验
spss用单样本k-s检验验证正态分布的方法，？k-检验是用来检验数据是否符合正态分布的，因为在检验之前我们并不知道该数据是否符合正态分布，所以这种检验属于非参数检验。。
方差分析中的MS，SS，F，DF分别是什么意思？ MS是均方，SS是离均差平方和，F就是F统计量，DF是自由度。1.方差分析：又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种。
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。
使用spss软件explore功能进行正态性检验时，结果中K-S和S-W哪个准确，各自的 两个运用条件不同SPSS规定：当样本含量3≤n≤5000时，结果以Shapiro-Wilk(W检验)为准，当样本含量n>；5000结果以Kolmogorov-Smirnov(D检验)为准。使用SAS时当样本含量n≤2000时，结果以Shapiro-Wilk(W检验)为准，当样本含量n>；2000结果以Kolmogorov-Smirnov(D检验)为准。
spss正态性检验ks的sig结果中右上有星号说明什么 ks检验的原假设 是符合正态分布所以如果sig值大于0.05，说明没有拒绝原假设，即数据符合正态分布
