spss如何检验残差是否符合正态分布，？在做回归的时候，残差的分布必须是正态分布，否则就会使得得到的回归方程没有任何实际的意义。在检验残差的分布是否为正态的时候，。
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。
SPSS之P-P图 验证数据正态分布 P-P图 通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。在这里我们只做最常用的分布检验—正态分布 首先我们把需要分析的。
请高手指教如何用spss进行异方差检验和补救如果我要进行的是线性回归，检验随机误差u是否异方差，那么异方差的检验与补救方法是否也是你提的那样呢？
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。
中位数和四分位数描述的数据如何分析 只能描述性分析吗？作meta分析，比较难，可能用stata可以.中位数和四分位数是用来描述分布未知或不满足正态分布的数据的集中趋势和离散趋势的，对于这种数据除了进行统计描述外，也可以进行统计推断.只是采用什么方法需要根据数据分布特征来决定.通过绘制频数分布图、pp图或进行正态性检验可以分析数据的分布特征.如果数据分布满足正态性，就可以通过t检验（两组比较）或方差分析（多组比较）进行比较，如果数据不满足正态性，就可以采用秩和检验的方法进行比较.当然，也可以将原始数据通过变量变换后，再采用t检验和方差分析的方法进行比较.以上的分析可以借助stata、spss、sas等统计软件实现.具体方法在医学统计论坛版上有许多的讨论，也可以去看看统计学教材.meta分析不是所有的都可以合并.
如果我要进行的是线性回归，检验随机误差u是否异方差，那么异方差的检验与补救方法是否也是你提的那样呢？ 在方差分析过程中进行方差齐性检验即可.操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单因素方差分析过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾，可以完成方差齐性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差.因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现.如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验.这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性.或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验.至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS.如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考Eviews的。
在microsoft excel2013中如何进行\ 操作菜单：Analyze-Compare Means-One Way ANOVA进入单2113因素方差分析5261过程，在Option选项中将Homogeneity of variance test复选框打勾4102，可以完成方差齐1653性检验，如果不能通过，则可以认为存在异方差。因为方差分析过程一般要求方差齐，所以存在异方差最好能进行调整，SPSS中提供了更为简便的方法，在同一菜单中的Post Hoc中提供了方差齐（Equal Variances）假设和方差不齐（Equal Variances not）假设下各自适用的分析方法，方差不齐时就选用下面的几种来实现。如果是回归分析过程中关于残差的检验，因为回归分析要求残差服从均值为0，方差相同的正态分布，因此必须对残差进行异方差性检验。这个检验SPSS13.0的线性回归过程中提供了残差的PP正态检验图（菜单在Linear过程的Plots中，将Nomal Probability Plot选上），可以大致判断出残差是否异方差性。或许还可以用SPSS的回归过程生成残差序列值，然后再对残差序列进行方差齐性检验。至于如果补救措施，可以对原始变量进行转换，或者使用加权最小二乘法WLS。如果Eviews会用，可以考虑用Eviews来做，它的异方差检验更完备，除了残差图之外，它还提供G-Q检验、White检验、帕克检验和Gleiser检验，具体参考。
如何判断数据服从近似正态分布 卡方拟合优度检验抄 或者 正态bai性检验都可以du检验一串数据是否服从正态分布。zhi你的表述：有的时dao间点是有的不是正态，这是错误的。分布是数据集合表现出来的特征，你可以说有异常点 就是跟其他数据所体现出来的样子 格格不入。如果你用spss 里面就有正态性检验 QQ图 PP图如果你用R 就用shapiro.test kolmogorov-smirnov非参数检验 K-S检验如果你用matlab 就是normplot 实际就是QQ图
spss做多重线性回归需要满足的条件及检验方法
