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。
在用SPSS做正态性检验的时候，Shapiro-Wilk检验的sig的值都是0.000，这是怎么回事啊？怎么办啊 说明不服从正态分布。和正态分布有显著差异。
SPSS Shapiro-Wilk 检验 这个检验没有独立的菜2113单，所以不熟悉SPSS的人5261可能不太任意找到4102。Shapiro-Wilk检验是一种进行正态性检验的方法1653。它是一个统计描述的附加部分。可以通过以下方法完成。analysis-descriptive statistics-Export点Plot按钮，选中Normal plot with test这样就可以对选择的变量进行正态性检验了，结果会有Kolmogorov-Smirnov检验(简称K-S检验)和Shapiro-Wilk检验
