用SPSS做对数正态分布检验，sig值>0.05或 sig就是传说中的P值.SPSS的K-S检验包括正态分布、均匀分布、泊松分布和指数分布四项，不能直接做对数正态分布检验，只有在你的原始数据做了对数转换之后你才能使用K-S检验测试是否服从正态分布.K-S检验的原假设是数据服从指定的分布（如正态分布），因此当sig大于0.05时就说明数据服从指定的分布（如正态分布），sig越大越能说明数据服从指定的分布（如正态分布）.如果你的数据在对数分布P-P图上基本处于同一直线，那么就可以认定符合对数正态分布，这一点是没有问题的.如果你想定量地证明这一点，就像我上面说的那样，要对你的原始数据做对数转换之后使用K-S检验测试是否服从正态分布，如果服从正态分布（sig大于0.05），就可以推断你的原始数据服从对数正态分布.P值出现于统计学的检验假设（Hypothesis Test）中，其意思是当原假设（Null Hypothesis）成立的条件下，能够出现至少你的实验结果一样大或更大的统计量的概率.以你的分析为例，你的P值越大，就表明在原假设（如服从正态分布）成立的条件下，得到你这份数据结果的统计量的概率越大.一般情况下，当P值大于0.05是就可以认为原假设成立.你在我的空间中提供的P值的文章，它们的解释是不完整的.P值的解释必须跟原假设联系在一起在有。
spss如何检验对数正态分布和Weibull分布？感谢感谢！！！ 在非参数检验里面有选项的我替别人做这类的数据分析蛮多的
SPSS怎么做对数正态分布的KS检验 可以先做compute，然后做ks检验
