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。
正态性检验哪些方法？ 1、偏度检验使用偏度检验时，总体具有仅在偏度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为检验统计量为当总体服从正态分布时，的极限分布是因此水平为 α检验的拒绝域为这里是标准正态分布的分位数。2、峰度检验使用峰度检验时，总体具有仅在峰度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为检验的统计量为当总体服从正态分布时的极限分布是因此水平为α检验的拒绝域为或3、偏度和峰度联合检验使用联合检验的条件为：总体具有在偏度和峰度方向上都偏离正态的先验信息，它的备择假设为首先计算统计量的值，然后根据该统计量的极限分布自由度是2 的分布，所以水平为 α检验的拒绝域是其中是自由度是2的分布的分位数。扩展资料正态性分布检验分类：分为定性分析、定量检验，定性分析通过观察P-P图、Q-Q图以及箱线图和茎叶图；定量分析方法比较多，常用的有Shapiro-Wilk检验（W检验）、Kolmogorov-Smirnow检验（D检验）以及峰度和偏度检验。正态性检验问题为：H0：总体服从正态分布H1：总体不服从正态分布。在正态性检验中，偏度峰度正态性检验统计量原理清晰、计算简单，通常被首选用来作为正态性检验统计量。参考资料来源：-正态性检验
spss如何进行正态性检验，在数据分析过程中，我们经常会用到不同分布形态的的数据。常见的数据分布形态有正态分布，随机分布（均匀分布）、泊松分布、指数分布等，但在数据。
