什么是正态分布假设检验Q-Q图，什么又是PP图，是怎么。 QQ图是一种散点图，对应于正态分布的QQ图，就是由标准正态分布
PP图和QQ图怎么读呢？能否解释一下横纵坐标的意义？如果手绘怎么画法？不好意思，我对这方面不太懂。我尽我最大的能力搜集了一些资料，希望对你有所帮助！。
什么是正态分布假设检验Q-Q图，什么又是PP图，是怎么来的 P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。P-P图，其原理在于如果数据正态，那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例，和假定正态时的数据分布累积比例；并且将实际数据累积比例作为X轴，将对应正态分布累积比例作为Y轴，作散点图。Q-Q图，其原理在于如果数据正态，那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数；并且将实际数据作为X轴，将假定正态时的数据分位数作为Y轴，作散点图。请点击输入图片描述无论是P-P图，或者Q-Q图；如果说数据呈现出正态性，那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线，此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线，那么说明数据很可能不具有正态特质。P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到，两者功能一致看使用偏好选择即可。
请问我这个数据结果属于正态分布吗，这个q-q图怎么看？ QQ图中的散点沿着45°直线分布则认为是服从正态分布的，图中看明显不是。再说明一下，一般概率图只是起一个辅助的作用，最准确的分布检验是图一那种检验方法，下面顺便附一张QQ图的详细信息。Q-Q概率图（1）检验样本的数据是否服从某种指定分布（原理等于pp图相似），横轴是数据情况，纵轴是理论状况；趋降图横轴是数据情况，纵轴是理论分位数与样本分位数的差值（2）具体操作：分析-描述统计-QQ图（3）散点分布在45°斜线上，则认为数据是服从某一种分布的；趋降图散点分布均匀则认为是服从某种分布的；图表只是一种直观感受，初学者可辅助使用，但是不太准确（4）用统计量来进行检验的方法：分析-非参数检验-旧对话框-一个样本（QQ图中检验认为数据服从正态分布，在这个步骤则用以进一步准确检验是否服从正态分布-即常规），显著值小于0.05则认为不服从该类分布，最终结果以这种高级的统计量为准
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：happywangsi如何检验数据是否服从正态分布一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，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636f70793231313335323631343130323136353331333433623736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-。
SPSS教程：绘制PP图判断整体是否正态，检验整体是否正态的方法有如下几种：1.偏度和峰度是否接近于0；2.直方图中显示正态曲线；3.PP图或者QQ图；
SPSS做数据的正态分布。QQ图看的时候几乎是都在那直线上的，但是sig值特别小。请问这是为什么？ 正太检验的原假设好像是不符合正太分布，所以Sig小于0*05就是拒绝原假设，说明符合正太分布
