数据不服从正态分布，在SPSS里面要用什么检验方法检验两者之间的差异性？ 原始数据不服从正态分布，转变后还是不服从正态分布，那要怎么办呢？在进行数据输入之后，点击Graphs-选择P-P或者Q-Q进入PP或者QQ的plot以后再Test distribution中选择。
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。
spss怎样操作进行正态检验（重复测量方差分析） 你可以使用SPSS的2113explore，或PP图，5261或QQ图，或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest，或Histogram图来考察你的数4102据的正态1653分布情况（推荐Histogram图）回。一些常见的分析方法（如t检验、答方差分析等）对数据背离正态分布有较好的稳健性，因此你的数据只要大致满足、或不严重背离正态分布就可以了。如果你的数据实在背离正态分布太多，你应该改用非参数检验。由于你只需要知道一个大致的情况，仅需要Histogram图来考察你的数据的正态分布情况就可以了。
