正态性检验spss步骤(spss25正态性检验)

正态性检验spss怎么操作

正态性检验spss怎么操作如下：

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。

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。

正态性检验spss步骤(spss25正态性检验)

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。

正态性检验spss步骤(spss25正态性检验)

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差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差异，成正态性分布。图中分析结构，为0，说明不成正态性分布。

spss正态性检验怎么操作

检验正态分布的办法：

2、 还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值。

所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近。

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。

是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

spss如何进行正态分布检验

spss进行正态分布检验的方法是K-S单样本检验。

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假设数据】。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】。最后即可看到假设检验汇总，这里是【拒绝原假设】，即可以认为所检验的字段不服从正态分布。

正态分布检验简介：

正态分布检验(Normal distribution test)假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法，是参数统计分析的前提。

采用的正态分布检验方法有：正态概率累积分布图法，具有直观性好的特点，适用于大样本。经验法，用样本中位数M与算术平均值的比值和算术平均值与标准差的关系进行判断，反映峰形和峰态：且如果以上关系成立，则可认为样本大致成正态分布。根据总体和样本的大小，正态概率累积分布图法用于总体正态分布特征的描述，经验法用于样本分布特征分析。

spss判断是否符合正态分布

spss判断是否符合正态分布如下：

1、打开软件之后，在界面中，输入想要检验的数据集，输入数据集之后，方便进行下一步操作。

2、点击上方的分析选项，在出现的选项中，点击扫描统计，再点击后面的探索这个选项。

3、点击探索选项之后，在出现的下图所示的界面中，选择因变量列表这个选项。

4、在出现的选项界面，勾选“带检验的正态图”这个选项，点击继续按钮，可以查看分析结果。

5、具体的检验结果，是根据输入的数据集，进行分析的，所以，结果会有所差别。

6、还可以通过Q-Q图查看，来进行进一步的确认，如果基本在直线附近的话，就表示服从正态分布。

发展沿革：

SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生，于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金，收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。

spss怎么进行正态性w检验

spss进行正态性w检验：

在对数据进行t检验或者f检验之前需要让数据满足正态性的要求，所以应该对数据进行正态性检验，检验正态性的方法中，K-S检验是最普遍的方法之一，下面就来具体的操作一下图和进行K-S检验。

步骤：

1、拿到数据以后，先要在spss中组织数据，如图所示，第一列变量是要检验是否为正态的变量，第二列是数据的分组，即他们的组号。有的时候你的数据没有分组，也就是只有一个组，那就没有必要写group列了

2、为了分别检验每个分组的数据是否符合正态分布，我们要先将各个组分离（如果你的数据只有一个组那就没必要进行这一步了），在菜单栏上执行：data---split file

3、勾选【organize output by groups】，它的意思是分组呈现变量结果，将分组情况这个变量添加到group based on中，点击ok按钮

4、接着要对正太性进行检验了，我们在菜单栏上执行：analyze--nonparametric---one sample

5、切换到fileds这个选项，然后将你要检验的变量放到右侧的text fields中

6、切换到settings选项，然后点击【choose test】，勾选右侧的K-S检验，如图所示。然后点击下方的options

正态性检验spss步骤(spss25正态性检验)

7、打开如图所示的对话框，我们将normal这个选项勾选，因为没有已知的正太分布的参数，所以选择use sample data，点击ok

8、切换到text options 设置显著性水平，如图所示，一般为0.05或者0.01

9、点击run，你就会看到数据处理的结果了

10、下面是各个组的检验结果，结果显示的很详细，每个组都没有达到显著水平，接受原假设，即所有的组都是正态分布的。