统计学上为什么P值大于0.05我们可认为该组数据是符合正态分布？ 是的。大于0.05表示无差异，小于0.05表示有差异。大于0.05表明与正态分布无差异，故符合正态分布。由于“小概率事件”和假设检验的基本思想“小概率事件”通常指发生的概率小于5%的事件，认为在一次试验中该事件是几乎不可能发生的。由此可见X落在（μ-3σ，μ+3σ）以外的概率小于千分之三，在实际问题中常认为相应的事件是不会发生的，基本上可以把区间（μ-3σ，μ+3σ）看作是随机变量X实际可能的取值区间，这称之为正态分布的“3σ”原则。扩展资料集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性：正态曲线以均数为中心，左右对称，曲线两端永远不与横轴相交。均匀变动性：正态曲线由均数所在处开始，分别向左右两侧逐渐均匀下降。曲线与横轴间的面积总等于1，相当于概率密度函数的函数从正无穷到负无穷积分的概率为1。即频率的总和为100%。参考资料来源：-正态分布
为什么SPSS检验为正态分布了，可P值还是0呢，这已经是经过对数转换之后的分析了，用的非参数检验。 这个看渐进显著性是拒绝原假设，即不是正态分布的。你可用其他方法啊，比如D检验，W检验，还有偏度和峰度的联合检验，《正态性检验社 梁小筠1997年5月第1版》，还有其他适合大样本的数据的检验方法。
minitab正态性检验时，符合正态分布的P值的要求是什么 推荐P>；0.05取决于2113你的风险承受度。如果你5261能承受的只是0.005，那么大于41020.005，就可以认为是正态。这里的前提1653是先认为这个分布就是正态分布。大于0.05（或0.0005）时只是没有足够证据能证明它不是正态分布，所以就认为它是正态分布。
