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。
数据不服从正态分布,在SPSS里面要用什么检验方法检验两者之间的差异性? 原始数据不服从正态分布,转变后还是不服从正态分布,那要怎么办呢?在进行数据输入之后,点击Graphs-选择P-P或者Q-Q进入PP或者QQ的plot以后再Test distribution中选择。
选择检验方法前一定需要对数据做正态分布检验吗 如果是两样本的t检验的话一般来说是需要的。但是如果你的样本量很大,那么就算不服从正态分布也可以用t检验。如果是用非参数的检验比如wilcoxon-test之类的,完全不需要。