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。
两组样本不符合正态分布，T检验做不了，怎么做检验？求助！！！ 符号秩和bai检验就行duanalyse-nonparametric test-2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己zhi选一个非参dao的就行里版面有个 test type就是选项 都有的权
假设某一样本符合正态分布 一般最小样本量为多少呢 最小样本量为4组。无论是否独立，无论参数是否相同，正态分布的随机数相加必然还是正态分布。有一组X1，X2，.，Xn是一组独立同分布的样本，服从正态分布；而Y1，Y2，.，Yn是另一组独立同分布的样本，服从另一个正态分布。那么X1+Y1，.，Xn+Yn必然也服从某种正态分布。X1+Y1，X2+Y2，.之间是独立的。X1与Y2，.，Yn都是独立的，以此类推。在这样的情况下，可以保证X1+Y1，.，Xn+Yn也是一组独立同分布的样本，服从某个正态分布。扩展资料：正态分布具有两个参数μ和σ^2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ^2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N（μ，σ2）。μ是正态分布的位置参数，描述正态分布的集中趋势位置。概率规律为取与μ邻近的值的概率大，而取离μ越远的值的概率越小。正态分布以X=μ为对称轴，左右完全对称。正态分布的期望、均数、中位数、众数相同，均等于μ。σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。也称为是正态分布的形状参数，σ越大，曲线越扁平，反之，σ越小，曲线越瘦高。参考资料来源：-正态分布
在大样本时，样本比例会近似服从正态分布。检验统计量用z统计量，其基本形式为。（） 参考答案：对
两组样本不符合正态分布，T检验做不了，怎么做检验？求助。 符号秩和检验就行analyse-nonparametric test-2 independent samples Wald-Wolfowitz游程检验也行 自己选一个非参的就行里面有个 test type就是选项 都有的
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 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；。
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，用客观的统计数字说话）2.“样本量比较小”是什么概念？多少算比较小？这么模糊的概念没有一个统一的界定，当然不能主观默认正态或不正态。3.方差分析要按照方差分析的前提条件一一检验，若满足则可方差分析，否则就要非参数检验！最后，什么叫“两种方法差别不大”？统计学要求的是客观精确，科学研究讲究严谨正确的设计、分析。什么样的数据、你的研究分析目的加上正确的统计分析方法得出的结果才有可能让别人信。查看更多答案>；>；
spss中样本数大于100需要正态分布检验吗？ 需要注意2113以下区别：1、检验一个样本5261的总体是否服从4102正态分布，不管样本数是多少，正1653态性检验都是必须的，有可能随着样本数增加越倾向于拒绝原假设（服从正态分布）。2、依据中心极限定理，样本数若能大于30，样本均值等参数将服从正态分布，此时视为大样本，总体分布可任意。
两个独立样本t检验，如果样本非正态分布怎么办？用spss 1.通过F检验可以看到方差是否相等，你说的对的，看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算，例如descpritive statistics3.如果样本数量30以上，可以当作正态分布.如果是小样本的话使用t检验即可.可以不管是否伪正态分布，如果不放心的话使用one sample k-s检验，检验总体是否为正态，p
