用SAS判定一组数据是否符合正态分布，结果中，Pr>D还是Pr 原假设是总体服从正态分布。四种正态性检验方法的检验结果表明p值均小于0.05，拒绝原假设，说明总体非正态！在样本数量比较少的情况下()，建议采用Shapiro-Wilk检验的结果。
正态分布检验 sas PROC UNIVARIATE DATA=数据集名 NORMAL PLOT；VAR 变量；RUN；
怎么用数学方法判断是否属于正态分布 一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标e69da5e6ba903231313335323631343130323136353331333366306434，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。二、计算法1、偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)计算公式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。两种检验同时得出U，即p>；0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见，部分文献中所说的“偏度和峰度都接近0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验(D检验)和Shapiro-Wilk(W 检验)。SAS中规定：当样本含量n≤2000时，结果以。
