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
为什么要检验数据的正态性 有些统计方法只适用于正态分布或近似32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363635正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。扩展资料检验特点设X？，X？，.，X？表示来自总体的样本，表示样本均值，表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。三种检验方法1、Anderson-Darling选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）的检验。2、Ryan-Joiner选择此项将执行Ryan-Joiner检验，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。3、Kolmogorov-Smirnov选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验，这是一种基于ECDF的检验。参考资料来源：-正态性检验参考资料来源：-正检验参考资料。
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？ 共6 如果是对比差异性，一般是使用非参数检验，建议可以使用在线智能化SPSS分析软件SPSSAU进行分析，默认就提供此种分析方法。分配用户访问权限时，坚持最小权限分配。
