spss如何进行正态性检验 下面3个方法帮你解决

1、方法一：正态曲线直方图。在分析选项卡下，选择描述--频率，在频率页面，在绘图选项选择带正态曲线的直方图。绘制带正态曲线的直方图通过对比直方图与正态曲线的拟合程度，判定数据序列的分布形态是否接近正态分布。我们以家庭总收入为例，根据直方图，判断是否符合正太分布，很明显曲线是偏向一侧的，所以不符合正太分布。

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2、方法二：Q-Q图和P-P图。在分析选项卡下，选择“分析”-“描述统计”-“P-P图或Q-Q图”。P-P图与Q-Q图的判断原理相同，区别在于横纵坐标的单位不同，P是累积比例，Q是分位数。还是以家庭总收入为例。散点能够与斜线很好的吻合，则说明该数据序列符合正态分布，明显点分散在两侧，没有集中在一条直线上，所有不成正态分布。

3、方法三：K-S正态检验。这是在不确定数据分布是否成正态性分布经常用的检验方法，在分析选项卡下，选择：分析-非参数检验-旧对话框-样本K-S。用K-S作正态性检验则是通过对比数据序列与标准正态分布有没有显著性异来判断序列是否满足正态分布。通过比较检测P值，P>0.05（具体值自己设定），说明与正态性没有显著异，成正态性分布。图中分析结构，为0，说明不成正态性分布。

如何检验一个样本的正态分布情况？

判断正态分布的方法如下：

一、正态性检验：偏度和峰度。

1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。

当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；

当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；

当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；

2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。

当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；

当峰度>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；

当峰度<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；

3、SPSS作方法。

4、结果解读。

二、正态性检验：图形判断。

1、直方图：表示连续性变量的频数分布，可以用来考察是否服从正态分布

选择“图形”下拉菜单中的“旧对话框”，选择“旧对话框”中的“直方图”；

把变量“x2”放入变量框中，勾选“显示正态曲线”；

2、P-P图和Q-Q图。

（1）P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度，Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度，两者意义相似，都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布，则数据点应与理论直线（即对角线）基本重合。

（2）SPSS作：

选择“分析”下来菜单中的“描述统计”，及“描述统计”下的“P-P图”；

选择变量，及勾选正态分布；生成如下图形。

三、正态性检验：非参数检验方法。

SPSS如何进行正态分布检验

正态分布是在分析连续变量的一个常用分析方式，可以给接下来的统计分析带来了一些前瞻性的判断，而K-S单样本检验是常用的正态分布检验方法，那么现在就来教你SPSS如何进行正态分布检验

打开一份SPSS数据，然后点击【分析-非参数检验-单样本】

打开单样本非参数检验对话框，在【目标】中选择【自动比较观察数据和设数据】

在【字段】中选择【使用定制字段分配】，然后选择要进行检验的字段

在【设置】中，点击【检验选项】，然后在显著性水平区间输入为【0.05】

接着继续要【选择检验】中勾选【K-S检验】

在K-S检验选项中勾选【正态分布】

即可看到设检验汇总，这里是【拒绝原设】，即可以认为所检验的字段不服从正态分布

spss判断是否符合正态分布

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正态分布的检验方法有很多种，包括正态性检验以及图示法p-p图，q-q图等，一般正态性检验为严谨所以利用SPSSAU分组进行正态性检验，结果如下：

因为是小样本分析（样本量小于50）所以查看S-W（Shapiro-Wilk）检验结果就可以，如果是大样本数据则可以考虑K-S（Kolmogorov-Smimov）或者J-B（Jarque–Bera）检验。从结果中可以看出三组数据的p值均大于0.05，三组数据具有正态性。若不满足正态性可以使用非参数检验进行分析，接着进行方齐检验如下。

关于SPSS：以1-SampleK-S命令项检验正态分布，结果怎么看？

1、首先在SPSS中，打开需要进行检验的数据，如下图所示。

2、点击分析菜单，展开非参数检验，打开旧对话框，然后选择单样本K-S，如下图所示。

3、将左侧的体重变量移动至右侧的检验变量中，对体重进行检验，如下图所示。

4、鼠标点击右侧的选项菜单，勾选统计下的描述、四份位数，单击继续，如下图所示。

5、此时可以看到，体重的显著性图标等相关信息，就成功出现在了图表中了。

spss正态性检验结果怎么看

1、首先准备测试数据集，可以通过Excel或者Python等生成数据。

2、打开SPSS软件，输入数据集。

3、首先我们使用分析>描述统计>探索进行正态分布验证。

4、选择因变量列表。

5、勾选带检验的整体图，确定后查看分析结果。

6、查看正态性检验结果，由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态分布。

7、查看QQ图进一步确认，由图可见基本在直线附近，可以认为服从正态分布。

请问用SPSS19进行Z检验的具体步骤是什么？

SPSS软件中，没有设置z检验，可以用样本T检验来实现。因为T分析的极限就是标准正态分布，z检验也就是标准正态分布检验。

Z检验（Z Test）又叫U检验。由于实际问题中大多数随机变量服从或近似服从正态分布，U作为检验统计量与X的均值是等价的，且计算U的分位数或查相应的分布表比较方便。

通过比较由样本观测值得到的U的观测值，可以判断数学期望的显著性，我们把这种利用服从标准正态分布统计量的检验方法成为U检验（U-test）。

扩展资料：

X为样本值，M为u，sigma为标准，ALPHA为显著性水平。TAIL=0时，表示备择设为“期望值不等M”（双边检验）；TAIL=1时，表示备择设为“期望值大于M”（单边检验）；TAIL=-1时，表示备择设为“期望值小于M”（单边检验）。

当标准sigma已知时，函数执行一正态检验来判断是否来自一正态分布的样本的期望值，M作为评判标准来估计。在没有重新设置的情况下，ALPHA和TAIL的默认值分别为0.05和0。

SIG为当原设为真时得到的观察值的概率，当SIG为小概率的时候则对原设提出置疑。H=0表示在显著水平为ALPHA的情况下，不能拒绝原价是；H=1表示在显著性水平为ALPHA的情况下，拒绝原设。

参考资料来源：