如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布 检验方法一：看偏度系数和峰度系数我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看(见下图32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365653930)：偏度系数Skewness=-0.333；峰度系数Kurtosis=0.886；两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。检验方法二：单个样本K-S检验在SPSS里执行“分析—>；非参数检验—>；单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。检验结果为：从结果可以看出，K-S检验中，Z值为0.493，P值(sig2-tailed)=0.968>；0.05，因此数据呈近似正态分布检验方法三：Q-Q图检验在SPSS里执行“图表—>；Q-Q图”，弹出对话框，见下图：变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多，我们只需要看最后一个图，见下图。QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。扩展资料：正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。1.在SPSS里执行“分析—>；描述统计—>；频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出。
怎么用spss检验两组数据的差异是否显著 检验方式：给出了两组各 10 名品酒员对一批白葡萄酒和一批红葡萄酒的品评结果，以及这两批葡萄酒的相应理化指标及酿酒葡萄的相应成分指标。对两组品酒员评判结果应用 t-检验分析判断两组评判结果的差异性。根据成对双样本均值分析取每组品酒员对某种酒的样本评分的平均值进行 t-检验分析，得出两组评判员对某种葡萄酒的评判结果双尾概率 p，通过其与显著性概率 0.05 的大小，从而判断出两组品酒员对同一种酒的显著性差异。由图可看出，对红葡萄酒的评价双尾概率 p＝0.010346、对白葡萄酒的双尾概率 p＝0.0141，两者均小于 0.05，所以两组品酒员对葡萄酒的评价结果有显著性差异。拓展资料1、SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生Norman H.Nie、C.Hadlai(Tex)Hull 和 Dale H.Bent于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2、2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
如何判断一组数据是不是正态分布？能否用SPSS实现操作？ 可以的，在5261探索里有正态性检验的选择打钩4102。1.输入数据后，左击1653最上方的Analyze，选择Descriptive Statistic，选择左击explore，出现如下：2.将所选数据选入Dependent List，左击Plot，出现如下。3.点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。最后一个表格中（即test of Normality)sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。拓展资料正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。参考资料：-正态分布
