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。
spss进行医学数据正态性检验操作步骤，医学数据的正态性检验，是医学统计中广泛应用的方法，具有十分重要的作用，下面，我们一起来学习如何使用进行医学数据正态性检验。。
如何理顺正态分布检验结果与峰度系数，偏度系数之间的关系 偏度：偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。如果是正太分布的话.偏度是 三阶中心距，值为0.Skewness=0 分布形态与正态分布偏度相同Skewness>；0 正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。Skewness负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。计算公式：Skewness=E[((x-E(x))/(\\sqrt{D(x)}))^3]Skewness|越大，分布形态偏移程度越大。峰度峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。它是和正态分布相比较的。Kurtosis=0 与正态分布的陡缓程度相同。Kurtosis>；0 比正态分布的高峰更加陡峭—尖顶峰Kurtosis比正态分布的高峰来得—平顶峰计算公式：Kurtosis=E[((x-E(x))/(\\sqrt(D(x))))^4]-3 四阶中心距-3.如果是正态分布，那么偏度，峰度均为0.
