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。
SPSS中想做一QQ图，检验其是否符合对数正态分布时是否需要把原数据进行对数转换，还是直接选择对数正态检 没有必要，你只要在QQ图或PP图中直接选择对数正态分布就可以了。当然，你也可以将原数据进行对数转换，此时需要在QQ图或PP图中选择正态分布。这两个方法是等值的，可以任意选择。
