graphpad prism怎么看数据是否符合正态分布 GraphPadPrism提供了2113三种检验数据是否呈正态5261分布的方法，首先选择Ananlyze，然后4102选择Column analyses或者XY analyses下面的Column statisti，选中D’Agootino-Pearson法，Kolmogoov-Smirnov法和Shapiro-Wilk法。1653需要特别说明的是：在正态检验中，一般认为P大于0.10才表述数据呈正态分布针对同一种数据，三种方法的计算结果大同小异。虽然GraphPadPrism不推荐用Kolmogorov-Smirnov法，在国际上发表论文时，多采用Kolmogorov-Smirnov法的结果。但笔者经验发现，样本数量小于5时，KS无法给出分析数据。当然，也可以三种方法都选择，综合判断数据是否呈正态分布。
SPSS实用教程：[2]正态性检验，几乎所有的科研数据都必须满足正态性才能进行分析，因此要对数据进行正态性检验。下面小编介绍两种常见的正态性检验的方法。
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：happywangsi如何检验数据是否服从正态分布一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。二、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公636f70793231313335323631343130323136353331333433623736式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。两种检验同时得出U0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见，部分文献中所说的“偏度和峰度都接近0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-。
