两个总体正态分布的显著性检验 多组间均数比较时，如果资料呈正态分布，且方差呈齐性时，应该用方差分析（也叫ANOVA分析，或F检验）
用spss进行正态性检验 单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适合于探索连续型随机变量的分布形态。其零假设H0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异。一般假设你的显著性水平为a=0.05。如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a，则应拒绝零假设，认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异（就是小概率事件发生了，拒绝假设，之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在）相反一样，大于a就是具有相似性，可以理解为服从正态分布。一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异，就是两者不相似。也可以说越接近一越好。
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。
