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。
进行t检验正态分布怎么看？ 我用了spss里面的分析～描述统计～探索 出来下面这个图，是sig＜0 K-S正态性检验，P≥0.05服从正态分布，P不服从正态分布。P也就是sig值。
怎么看spss描述统计结果是不是偏离正态分布？ 一般是看峰度和偏度的，也就是那个skewness和kurtosis，但你这里没有直接提供这两个值的显著性检验结果。你想要知道是否偏离正态，这需要推断统计，也就是要知道显著性检验的结果，而描述统计做不到。推荐你个检验正态分布的办法，在spss菜单中选择分析—描述统计—探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制—带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近如果变量并非正态分布，可以通过以下方式处理：spss工具栏：transform-Rank cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank types对话窗，选中normal scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom计算方法，可根据你的需要进行改进），点击continue，ok，此时spss页面上会生成两列新变量，第一个变量，N打头的那个就是正态化后的新。
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。
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
如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布 检验方法一：看偏度系数和峰度系数我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看(见下图32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365653930)：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：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。
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。
