spss如何进行正态性检验，在数据分析过程中，我们经常会用到不同分布形态的的数据。常见的数据分布形态有正态分布，随机分布（均匀分布）、泊松分布、指数分布等，但在数据。
如何在MATLAB中进行正态分布检验 可以使用baijbtest函数和adtest函数。具体用法如下：1.雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）h=jbtest(x，alpha)%x为向量数据du。h=1 则说明数zhi据不服从正态分dao布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。2.安德森-达令检验（Anderson-Darling test）h=adtest(x)%x为向量数据。h=1 则说明数据不服从正态分布，如果h=0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。
如何用EXCEL对一组数据进行正态性检验？ 正态分布概率密度正态分布函数“NORMDIST”获取。在这里是以分组边界值为“X”来计算：Mean=AVERAGE(A：A)(数据算术平均）Standard_dev=STDEV(A：A)(数据的标准方差）Cumulative=0(概率密度函数）1.向下填充2.在直方图中增加正态分布曲线图a、在直方图内右键→选择数据→添加→b、系列名称：选中H1单元格c、系列值：选中H2：H21d、确定、确定3.修整图形a、在图表区柱形较下方选中正态分布曲线数据，（正态分布密度值和频率数值相比太小了，实在看不清，多试几次，选中后如图，同时正态分布曲线那数数据处于选中状态）。b、右键→设置数据列格式→系列绘制在→次坐标轴；如图4.更改系列图表类型a、选中正态分布柱形图→右键→更改系列图表类型b、选中“拆线图”c、确定5.平滑正态分布图选中正态分布曲线→右键→设置数据列格式→线型→勾选“平滑线”→关闭
