数据正态性分布检验的问题 参数检验是在总体分布形式已知的情况下，对总体分布的参数如均值、方差等进行推断的方法。但是，在数据分析过程中，由于种种原因，人们往往无法对总体分布形态作简单假定，。
如何用excel正态性检验 1 简易法：透过Excel插件[分析工具库]中的[回归]做出[正态概率图]2 完整法：透过Excel 繁杂计算与画图建立模板，可做出与Minitab等专业软件完全相同[正态概率图]本文以简易法作出非常近似于Minitab的[正态概率图]，文中所需资料布署与绘制结果都置于下表中表中的A图是用Excel回归工具所作[正态概率图]，C图是以同样的数据用Minitab的正态性检验所作的[正态概率图]，因二者图表的纵横坐标刚好颠倒、为方便初次使用者比较，笔者特别将A图纵横轴颠倒而画出B图，实务上只要用A图就可进行『正态性检验』用Excel的回归分析绘制[正态概率图]步骤步骤0：检查有无安装分析工具库工具>；加载宏 对话框中 勾选[分析工具库]后确定步骤1：数据布署1 将数据放到适当位置，例如表1有10个数据加上标志放到的[A1：A11]2 紧接数据列旁加上一列，给予标志与1~10的数据列如表1所示←此处为关键步骤步骤2：将准备好的二列数据进行回归分析以绘制[正态概率图]呼叫[回归]工具>；数据分析>；回归 在[回归]对话框中填入1[Y值输入区域]B1：B112[X值输入区域]A1：A113 勾选[标志]4 勾选[正态概率图]←此处为关键5 请自订[输出选项]，点击[确定]后即可得到回归分析的结果，如上表中的A6 。
正态性检验和正态转换的方法以及在SPSS中的实现 去文库，查看完整内容>；内容来自用户：ygq2011本文将汇总正态检验常用的方法以及各种方法的适用条件和在SPSS中的62616964757a686964616fe4b893e5b19e31333433646430实现，此外，还将提及将非正态分布转化为正态分布的方法，以及选择转化方法的依据。先做直方图看看是否大概符合正态分布，Graph->；legacy dialogs->；histogram->；选入变量-》OK.如果距离正态分布的样子太远了，就不要做以下工作了。这是一种比较直观的方法，用于初步判断。1)在SPSS中通用菜单栏Analyze—Reports—Case Summaries分析过程Statistics的选择项中计算偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)；2)通过Analyze—Reports—Report Summaies in Row s分析过程Report的Summary的选择项计算偏度、峰度；或者通过Reprts—Report Summaries in Columns分析过程的Summary选择项计算偏度和峰度；3)通过Analyze—Descriptive Statistics—Frequencies分析过程的Statistics的选择项Distribution中计算偏度、峰度；4)通过Analyze—Descriptive Statist ics—Descr iptives分析过程的Opt ions的选择项Distribution中计算偏度、峰度；5)通过Analyze—Compare means—means分析过程的Options的选择项Statistics中选择统计量。
