检验一组数据是否为正态分布
操作步骤：
1、列表头部菜单栏：“分析”→→→“非参数检验”→→→“旧对话框”→→→“1-样板K-S（1）”
打开如下对话框：
2、把要检验的变量移到“检验变量列表”，选中“检验分布：常规”，即可，其他不作变动,确定，结果如下：
数据正态性检验及正态转换在spss中的实现 1数据正态性检验 观察分布，预先判断 主要观察直方图，以及根据峰度和偏度粗略估计研究变量的分布。采用spss中描述统计中的频率分析来实现，具体操作如下： （1）在spss中打开数据资料文件，依次点击“分析—描述统计—频率”，如下图： （2）在弹出的对话框中，选择左边方框中要研究的变量，点击中间的箭头，将其选入右边的对话框，本文选择“胫围”作示例分析，如下图：
（3）之后，选择最右边五个选项卡中的“统计”选项卡，在弹出的对话框中的右下角勾选“偏度”和“峰度”选项，点击“继续”，如下图： （4）再点击“图表”选项卡，在弹出的对话框中勾选“直方图”和“在直方图中显示正态曲线”选项，点击“继续”，如下图： （5）然后点击“确定”选项，得出如下结果：统计一栏中包括有偏度及其标准误差、峰度及其标准误差。由结果可知：(偏度)>*(偏度标准误差)；（峰度）>*(峰度标 准误差)，推测该胫围数据不符合正态分布。
正态分布显著性检验 采用spss中非参数分析方法对数据资料进行正态性检验，具体步骤如下： （1）在spss中打开数据资料文件，依次点击“分析—非参数检验—单样本k-s”，如下图：
（2）在弹出的对话框中，选择左边方框中要研究的变量，点击中间的箭头，将其选入右边的对话框，本文选择“胫围”作示例分析，如下图： （3）之后，点击最右边的“精确”选项卡，在弹出的对话框中有三个选项，1、“仅渐进法”：是基于渐进分布的显著性水平的检验指标，适用于大样本，如果样本 过小或者分布不好，就会影响检验的效力；2、“蒙特卡洛法”：适用于精确显著 性水平的无偏估计，如果样本过大，数据处理过程太长，就应该使用这个选项； 3、“精确”：精确计算概率值，可以设定数据处理的时间，如果数据处理时间超
用SPSS进行正态性分布检验全过程 (2008-06-21 13:26:12) 转载 标签： 杂谈 1、先做直方图看看是否大概符合正态分布，这个不用说了吧，Graph-->legacy dialogs-->histogram-->选入变量--》OK.如果距离正态分布的样子太远了，你就不要做下面的工作啦。 2、Analyze-->descriptive statistic-->explore--》选入变量--》选右上角的plots-->打开后，选中间的normally plots with tests -->OK。结果就出来啦。 3、它会用两种方法来检验正态分布，当sig>0.05时服从正态分布,如果不服从正态分布，就要看峰度和偏度啦： 偏度主要是研究分布形状是否对称。约＝0 则可以认为分布是对称的； >0则可以认为右偏态，此时在均值右边的数据更为分散； <0则可以认为左偏态，同理。 峰度它是以正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标。 正态的＝0 >0 此时分布有一个沉重的尾巴， <0正好相反。 附加检验： （Ⅱ）附加检验之一，观察正态概率图，如果数据来自正态分布，图形的散点应该呈现一条直线。用Plot绘制正态分布的概率图，里面的“+”构成一条直线（正态分布数据概率图散点应该成一条直线），“*”代表样本数据散点。根据“*”覆盖“+”的程度，说明样本数据是否来自正态分布数据。 （Ⅲ）附加检验之二，绘制数据的条形图，如果数据来自正态分布，条形图呈现“钟形”分
布。用histogram绘制直方图/normal在直方图中拟合正态分布的密度曲线，可以看到，曲线几乎是个标准钟形，可以认为数据是正态分布。 （Ⅳ）附加检验之三，观察描述性统计量中偏度系数（Skewness）g1和峰度系数（Kurtosis）g2，如果数据来自正态分布，则两者都应该是0。用g1,g2,бg1,бg2来计算U值，用U检验法。U1=同理计算U2，要两个都小于1.96，即p大于0.05才可以
正态分布检验 一、正态检验的必要性[1] 当对样本是否服从正态分布存在疑虑时，应先进行正态检验；如果有充分的理论依据或根据以往积累的信息可以确认总体服从正态分布时，不必进行正态检验。 当然，在正态分布存疑的情况下，也就不能采用基于正态分布前提的参数检验方 法，而应采用非参数检验。 二、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，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。 Q-Q图为佳，效率较高。 以上两种方法以 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。 三、计算法 1、峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness） （1）概念解释 峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比
较为平坦，为平顶峰。峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异 程度越大。 峰度的具体计算公式为： 注：SD就是标准差σ。峰度原始定义不减3，在SPSS中为分析方便减3后与0作比较。 偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。这个统计量同样需要与正态分布相比较，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。偏度的绝对值数值越大表示其分布形态的偏斜程度越大。 偏度的具体计算公式为： 各种正态分布，尽管μ和σ可以分别取不同的值，但偏度都等于0，峰度都等于3，它们的密度函数曲线的形状都是一样的[1]。(SPSS中峰度减3与0比较 （2）适用条件 样本含量应大于200。 （3）检验方法 计算得到的峰度、偏度根据正态分布的值3、0（SPSS中为0、0）来直观判断是 否接近。 应对二者分别进行U检验来定量描述显著性，方法如下[2]：峰度U检验：|峰度-3| / 峰度标准差 <= U0.05 = 1.96（SPSS中将3替换为0）偏度U检验：|偏度-0| / 偏度标准差 <= U0.05 = 1.96 如果上述都成立，则可认为在0.05显著水平符合正态分布(下例偏度可判断不符合。
下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布（此数据已在SPSS里输入好） 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)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”
设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图， 上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：
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)： 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(sig 2-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。
spss 数据正态分布检验方法及意义判读 要观察某一属性的一组数据是否符合正态分布，可以有两种方法（目前我知道这两种，并且这两种方法只是直观观察，不是定量的正态分布检验）： 1：在spss里的基本统计分析功能里的频数统计功能里有对某个变量各个观测值的频数直方图中可以选择绘制正态曲线。具体如下：Analyze-----Descriptive S tatistics-----Frequencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histograms选项为柱状图也就是我们说的直方图，同时可以选择是否绘制该组数据的正态曲线（With nor ma curve），这样我们可以直观观察该组数据是否大致符合正态分布。如下图： 从上图中可以看出，该组数据基本符合正态分布。 2：正态分布的Q-Q图：在spss里的基本统计分析功能里的探索性分析里面可以通过观察数据的q-q图来判断数据是否服从正态分布。 具体步骤如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Explore打开对话框，选择Plots选项，选择Normality plots with tests选项，可以绘制该组数据的q-q 图。图的横坐标为改变量的观测值，纵坐标为分位数。若该组数据服从正态分布，则图中的点应该靠近图中直线。 纵坐标为分位数，是根据分布函数公式F(x)=i/n+1得出的.i为把一组数从小到大排序后第i个数据的位置，n为样本容量。若该数组服从正态分布则其q-q图应该与理论的q-q图（也就是图中的直线）基本符合。对于理论的标准正态分布，其q-q图为y=x直线。非标准正态分布的斜率为样本标准差，截距为样本均值。 如下图：
s p s s数据正态分布检验Newly compiled on November 23, 2020
spss数据正态分布检验
一、Z检验 第一步：录入数据。 1．命名“变量视图”； 2．“数据视图”中输入数据； 第二步：进行分析。 第三步：设置变量； 第四步：得到结果：
二、相关系数检验 在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。 在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如 例题：生活意义和心理健康相关吗 相关系数数据的例子 ParticipantMeaninginLifeWell-being ParticipantMeaninginLifeWell-being 13519 26527 31419 43535 56534 63334 75435 82028 92512 105821 113018 123725 135119 145025 153029 167031 172512 185520 196131 205325 216032 223512 233528 245020 253924 266834 275628 281912 295635 306035 说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。 在spss中输入数据及分析 步骤1：生成变量 1．打开spss。 2．点击“变量视图”标签。 在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。 3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。 步骤2：输入数据 1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。
正态性检验方法的比较 理论部分 正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此，对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然，我们无法证明某个数据的确来自正态总体，但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验，我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义，下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。 一、图示法 1. P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布，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，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。 以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。 3. 直方图（频率直方图） 判断方法：是否以钟型分布，同时可以选择输出正态性曲线。 4. 箱线图 判断方法：观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称，否则是偏态分布。 5. 茎叶图 判断方法：观察图形的分布状态,是否是对称分布。
二、偏度、峰度检验法（冒牌K-S 检验法）： 1. S ，K 的极限分布 样本偏度系数() 3 32 2B S B =；该系数用于检验对称性，S>0时，分布呈正偏态，S<0时， 分布呈负偏态。 样本峰度系数() 4 2 23B K B = -；该系数用于检验峰态，K>0时为尖峰分布，S<0时为 扁平分布；当S=0，K=0时分布呈正态分布。 0H ：F(x)服从正态分布 1H ：F(x)不服从正态分布 当原假设为真时，检验统计量 ~N(0,1) ~N (0,1) 对于给定的α， R ||={| >λ?| >λ} 其中14 u α - λ= 2. Jarque-Bera 检验（偏度和峰度的联合分布检验法） 检验统计量为 JB 22164n k S K -??= + ??? ()2 2χ~，JB 过大或过小时，拒绝原假设。 三、非参数检验方法 1. Kolmogorov-Smirnov 正态性检验（基于经验分布函数（ECDF ）的检验） ()()0max ||n D F x F x =- ()n F x 表示一组随机样本的累计概率函数，()0F x 表示分布的分布函数。 当原假设为真时，D 的值应较小，若过大，则怀疑原假设，从而，拒绝域为 {}R D d =>。对于给定的α，{}p P D d α=>=，又?{}n n p P D D =≥ 2. Lilliefor 正态性检验 该检验是对Kolmogorov-Smirnov 检验的修正，参数未知 时，由22??,X S μσ==可计算得检验统计量?n D 的值。 3. Shapiro-Wilk(W 检验) 检验统计量：
一、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，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
正态分布的检验 数据的正态分布是通过Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore来实现的，同时该命令也可以检查异常值和极值，和进行方差齐性检验（方差齐性，本节不介绍）。 打开文件data0201-protein.sav，如下图，50种树叶中粗蛋白占干重的比例， 如果检验变量protein的正态性，按Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore打开如下对话框， 把要检验的变量送入Dependent List框（可同时检验多个变量），Factor List框是分组变量（本例中无分组变量），Label Cases by框指定一个变量作为标识变量（可忽略），Display栏指定要输出的是统计量或统计图，或同时输出。 点击Statistics按钮，打开如下左对话框，选择要输出的统计量，选项Descriptives：描述统计量，选项M-estimators：集中趋势最大似然比（可忽略），选项outliers：5个最大值和最小值，选项Percentiles：第5、10、25、50、75、90、95百分位数，点击continue回到Explore对话框， 点击Plots，打开如上右对话框，Boxplots框选择箱状图的格式，选项None：不输出箱状图，选项Factor levels together：变量按分组生成箱状图，并列输出（本
例未分组），选项Dependents together：在一个图形中生成所有变量箱状图（本例只有一个变量），Descriptive框选择输出图形的类型；选项stem-and-leaf：茎叶图，选项Histogram：直方图；Normality plots with tests栏，输出正态概率和无趋势概率图，以及统计检验结果；Spread vs Level with Levene Test栏各选项与方差齐性检验有关，本节不介绍（只有选择分组变量时，才被激活）。点击Continue，回到Explore对话框， 点击Options打开如下对话框，选择缺失值（或无效值）的处理方式（本例无缺失值），选项Exclude cases listwise：剔除所有缺失值；选项Exclude cases pairwise：成对剔除缺失值；选项Report values：将缺失值单独分为一组，放在频数表中，点击Continue， 回到Explore对话框，点击OK，输出结果，类似如下几个图， 输出有效值和缺失值， 输出平均数等各统计量，也包括数据分布的偏度和峰度， 输出5个最大值和最小值，
利用SPSS检验数据是否符合正态分布(2011-04-24 06:30:42) 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。下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分” 数据是否呈正态分布（此数据已在SPSS里输入好） 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)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”
设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，
上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验： 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)：
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(sig 2-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：
spss 数据正态分布检验 一、Z检验 二、相关系数检验 三、独立样本T检验 四、相依样本T检验 五、χ2独立性检验
一、Z检验 第一步：录入数据。 1．命名“变量视图”； 2．“数据视图”中输入数据； 第二步：进行分析。 第三步：设置变量；
第四步：得到结果：
二、相关系数检验 在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。 在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如 例题：生活意义和心理健康相关吗？ 相关系数数据的例子 Participant Meaning in Life Well-being Participant Meaning in Life Well-being 1 35 19 2 65 27 3 1 4 19 4 3 5 35 5 65 34 6 33 34 7 54 35 8 20 28 9 25 12 10 58 21 11 30 18 12 37 25 13 51 19 14 50 25 15 30 29 16 70 31 17 25 12 18 55 20 19 61 31 20 53 25 21 60 32 22 35 12 23 35 28 24 50 20 25 39 24 26 68 34 27 56 28 28 19 12 29 56 35 30 60 35 说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。 在spss中输入数据及分析 步骤1：生成变量 1．打开spss。 2．点击“变量视图”标签。 在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。 3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。 步骤2：输入数据 1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。 2．将两个变量的数据分别输入。如图。 步骤3：分析数据
理论部分 正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此，对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然，我们无法证明某个数据的确来自正态总体，但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验，我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义，下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。 一、图示法 1. P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布，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，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。 以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。 3. 直方图（频率直方图） 判断方法：是否以钟型分布，同时可以选择输出正态性曲线。 4. 箱线图
判断方法：观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称，否则是偏态分布。 5. 茎叶图 判断方法：观察图形的分布状态,是否是对称分布。 二、偏度、峰度检验法（冒牌K-S 检验法）： 1. S ，K 的极限分布 样本偏度系数() 3 32 2B S B =；该系数用于检验对称性，S>0时，分布呈正偏态，S<0时， 分布呈负偏态。 样本峰度系数() 4 2 23B K B = -；该系数用于检验峰态，K>0时为尖峰分布，S<0时为扁 平分布；当S=0，K=0时分布呈正态分布。 0H ：F(x)服从正态分布 1H ：F(x)不服从正态分布 当原假设为真时，检验统计量 ~N(0,1) ~N(0,1) 对于给定的α， R ||={| >λ?| >λ} 其中14 u α - λ= 2. Jarque-Bera 检验（偏度和峰度的联合分布检验法） 检验统计量为 JB 22164n k S K -??= + ??? ()2 2χ~，JB 过大或过小时，拒绝原假设。
检验步骤总结: 1、t检验 2、方差分析 3、卡方检验 4、秩与检验 5、相关分析 6、线性回归 1、t检验(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单一样本t检验 数据特征:单一样本变量均数与某固定已知均数进行比较 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE SAMPLE t TEST （2）独立样本t检验 数据特征:两个独立、没有配对关系得样本(有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-INDEPENDENT SAMPLES t TEST 注意观察方差分析结果,判断查瞧得数据就是哪一行！ （3）配对样本t检验 数据特征:两个不独立得,有配对关系得样本(没有专门变量表示组数) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-PAIRED SAMPLES t TEST 不需要方差分析结果 检验步骤: （1）正态性检验1(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不来自同一样本) （3）确定检验水准 （4）计算统计量(依据上面不同样本类型选择检验方法,注意独立样本t检验要先注明方差分析结果) （5）确定概率值P （6）得出结论 2、方差分析(要求数据来自正态总体,可能需要先做正态检验) （1）单因素方差分析 数据特征:相互独立、来自正态总体、随机、方差齐性得多样本(有专门变量表示 组数,且组数大于2) 方法:ANALYZE-PARE MEANS-ONE WAY ANOVA 注意需要在options 里面选择homogeneity variance test 做方差分析 符合方差齐性才可以得出结论！(>0、1) （2）双因素方差分析 数据特征:有三列数据,1列就是主要研究因素,1列就是配伍组因素,1列就是研究 数据。 方法:GENERAL LINEAR MODEL-UNIVARIATE (注意选择model里得custom,type就是 main effect,注意把两个因素选择为fixed factor) 检验步骤: （1）正态性检验(有同学推荐,老师没有强调,但依据理论应进行) （2）建立假设(H0:。。。。来自同一样本。H1:。。。。不全来自同一样本或全不来自同一样本) 1正态性检验方法:analyze-explore-plot里面选择normality test
s p s s数据正态分布检 验 公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
spss 数据正态分布检验
一、Z检验 第一步：录入数据。 1．命名“变量视图”； 2．“数据视图”中输入数据； 第二步：进行分析。 第三步：设置变量；
第四步：得到结果：
二、相关系数检验 在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。 在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如 例题：生活意义和心理健康相关吗 相关系数数据的例子 Participant Meaning in Life Well-being Participant Meaning in Life Well-being 1 35 19 2 65 27 3 1 4 19 4 3 5 35 5 65 34 6 33 34 7 54 35 8 20 28 9 25 12 10 58 21 11 30 18 12 37 25 13 51 19 14 50 25 15 30 29 16 70 31 17 25 12 18 55 20 19 61 31 20 53 25 21 60 32 22 35 12 23 35 28 24 50 20 25 39 24 26 68 34 27 56 28 28 19 12 29 56 35 30 60 35 说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。 在spss中输入数据及分析 步骤1：生成变量 1．打开spss。 2．点击“变量视图”标签。 在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。 3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。 步骤2：输入数据 1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。 2．将两个变量的数据分别输入。如图。
spss 数据正态分布检验 Q-Q图 学习交流2009-02-08 14:40 阅读1378 评论9 字号：大中小 把自己学习spss的一点理解拿出来晒一晒，要是不对大家可以留言啊，一定要讨论啊。 要观察某一属性的一组数据是否符合正态分布，可以有两种方法（目前我知道这两种，并且这两种方法只是直观观察，不是定量的正态分布检验）： 1：在spss里的基本统计分析功能里的频数统计功能里有对某个变量各个观测值的频数直方图中可以选择绘制正态曲线。具体如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Freq uencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histograms选项为柱状图也就是我们说的直方图，同时可以选择是否绘制该组数据的正态曲线（With norma curve），这样我们可以直观观察该组数据是否大致符合正 态分布。如下图： 从上图中可以看出，该组数据基本符合正态分布。 2：正态分布的Q-Q图：在spss里的基本统计分析功能里的探索性分析里面可以通过观察数 据的q-q图来判断数据是否服从正态分布。 具体步骤如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Explore打开对话框，选择Pl ots选项，选择Normality plots with tests选项，可以绘制该组数据的q-q图。图的横
坐标为改变量的观测值，纵坐标为分位数。若该组数据服从正态分布，则图中的点应该靠近 图中直线。 纵坐标为分位数，是根据分布函数公式F(x)=i/n+1得出的.i为把一组数从小到大排序后第i个数据的位置，n为样本容量。若该数组服从正态分布则其q-q图应该与理论的q-q图（也就是图中的直线）基本符合。对于理论的标准正态分布，其q-q图为y=x直线。非标准正态分布的斜率为样本标准差，截距为样本均值。 如下图： 如何在spss中进行正态分布检验1(转)(2009-07-22 11:11:57) 标签：杂谈 一、图示法 1、P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，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。
. spss 数据正态分布检验方法及意义判读 要观察某一属性的一组数据是否符合正态分布，可以有两种方法（目前我知道这两种，并且这两种方法只是直观观察，不是定量的正态分布检验）： 1：在spss里的基本统计分析功能里的频数统计功能里有对某个变量各个观测值的频数直方图中可以选择绘制正态曲线。具体如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Frequencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histograms 选项为柱状图也就是我们说的直方图，同时可以选择是否绘制该组数据的正态曲线（With norma curve），这样我们可以直观观察该组数据是否大致符合正态分布。如下图： 从上图中可以看出，该组数据基本符合正态分布。 2：正态分布的Q-Q图：在spss里的基本统计分析功能里的探索性分析里面可以通过观察数据的q-q图来判断数据是否服从正态分布。 具体步骤如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Explore打开对话框，选择Plots选项，选择Normality plots with tests选项，可以绘制该组数据的q-q图。图的横坐标为改变量的观测值，纵坐标为分位数。若该组数据服从正态分布，则图中的点应该靠近图中直线。 纵坐标为分位数，是根据分布函数公式F(x)=i/n+1得出的.i为把一组数从小到大排序后第i个数据的位置，n为样本容量。若该数组服从正态分布则其q-q图应该与理论的q-q图（也就是图中的直线）基本符合。对于理论的标准正态分布，其q-q图为y=x直线。非标准正态分布的斜率为样本标准差，截距为样本均值。 如下图： 1 / 32 .
正态性检验的方法以及在SPSS中的实现 本文将汇总正态检验常用的方法以及各种方法的适用条件和在SPSS中的实现，此外，还将提及将非正态分布转化为正态分布的方法，以及选择转化方法的依据。 一、正态检验方法 1.1观察分布，预先判断 先做直方图看看是否大概符合正态分布，Graph-->legacy dialogs-->histogram-->选入变量--》OK.如果距离正态分布的样子太远了，就不要做以下工作了。 1.2计算偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis) ，当它们接近0时，为正态 这是一种比较直观的方法，用于初步判断。 1)在SPSS中通用菜单栏Analyze—Reports—Case Summaries分析过程Statistics的选择项中计算 偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis) ; 2)通过Analyze—Reports—Report Summaies in Row s分析过程Report 的Summary 的选择项 计算偏度、峰度；或者通过Reprts—Report Summaries in Columns 分析过程的Summary 选择项计算偏度和峰度; 3)通过Analyze—Descriptive Statistics—Frequencies分析过程的Statistics的选择项Distribution 中计算偏度、峰度; 4)通过Analyze—Descriptive Statist ics—Descr iptives分析过程的Opt ions的选择项Distribution 中计算偏度、峰度; 5)通过Analyze—Compare means—means 分析过程的Options 的选择项Statistics 中选择统计 量Skewness (偏度)、Kurto sis (峰度)来对数据资料进行正态性检验。 附偏度和峰度统计意义: 偏度主要是研究分布形状是否对称: 约等于0 则可以认为分布是对称的；>0 则可以认为右偏态，此时在均值右边的数据更为分散；<0 则可以认为左偏态，此时在均值左边的数据更为分散。 峰度它是以正态分布为标准，比较两侧极端数据分布情况的指标： 等于0说明该变量分布的峰态正合适，不胖也不瘦（正态分布），>0 此说明该变量的分布峰态太陡峭（瘦高个）；反之，如果Kurtosis为负值，该变量的分布峰态太平缓（矮胖子）。
S P S S正态性检验方法-CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN
正态性检验方法的比较 理论部分 正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此，对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然，我们无法证明某个数据的确来自正态总体，但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验，我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义，下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。 一、图示法 1. P-P图 以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布，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，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。 以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。 3. 直方图（频率直方图） 判断方法：是否以钟型分布，同时可以选择输出正态性曲线。 4. 箱线图 判断方法：观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称，否则是偏态分布。 5. 茎叶图
判断方法：观察图形的分布状态,是否是对称分布。 二、偏度、峰度检验法（冒牌K-S 检验法）： 1. S ，K 的极限分布 样本偏度系数() 3 32 2B S B =；该系数用于检验对称性，S>0时，分布呈正偏态，S<0 时，分布呈负偏态。 样本峰度系数() 4 2 23B K B = -；该系数用于检验峰态，K>0时为尖峰分布，S<0时为 扁平分布；当S=0，K=0时分布呈正态分布。 0H ：F(x)服从正态分布 1H ：F(x)不服从正态分布 当原假设为真时，检验统计量 ~N(0,1) ~N(0,1) 对于给定的α， R ||={| >λ?| >λ} 其中14 u α - λ= 2. Jarque-Bera 检验（偏度和峰度的联合分布检验法） 检验统计量为 JB 22164n k S K -??= + ??? ()2 2χ~，JB 过大或过小时，拒绝原假设。 三、非参数检验方法 1. Kolmogorov-Smirnov 正态性检验（基于经验分布函数（ECDF ）的检验） ()()0max ||n D F x F x =- ()n F x 表示一组随机样本的累计概率函数，()0F x 表示分布的分布函数。 当原假设为真时，D 的值应较小，若过大，则怀疑原假设，从而，拒绝域为 {}R D d =>。对于给定的α，{}p P D d α=>=，又?{}n n p P D D =≥ 2. Lilliefor 正态性检验 该检验是对Kolmogorov-Smirnov 检验的修正，参数未知 时，由22??,X S μσ==可计算得检验统计量?n D 的值。
s p s s数据正态分布检验文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
spss数据正态分布检验
一、Z检验 第一步：录入数据。 1．命名“变量视图”； 2．“数据视图”中输入数据； 第二步：进行分析。 第三步：设置变量； 第四步：得到结果：
二、相关系数检验 在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。 在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如 例题：生活意义和心理健康相关吗 相关系数数据的例子 ParticipantMeaninginLifeWell-being ParticipantMeaninginLifeWell-being 13519 26527 31419 43535 56534 63334 75435 82028 92512 105821 113018 123725 135119 145025 153029 167031 172512 185520 196131 205325 216032 223512 233528 245020 253924 266834 275628 281912 295635 306035 说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。 在spss中输入数据及分析 步骤1：生成变量 1．打开spss。 2．点击“变量视图”标签。 在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。变量分别被命名为meaning和wellbeing。 3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。 步骤2：输入数据 1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。