为什么要检验数据的正态性 有些统计方法只适用于正态分布或近似32313133353236313431303231363533e78988e69d8331333431363635正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。它是统计判决中重要的一种特殊的拟合优度假设检验。常用的正态性检验方法有正态概率纸法、夏皮罗维尔克检验法(Shapiro-Wilktest)，科尔莫戈罗夫检验法，偏度-峰度检验法等。扩展资料检验特点设X？，X？，.，X？表示来自总体的样本，表示样本均值，表示 i 阶样本中心矩。正态分布的偏度和峰度均为 0，其中偏度和峰度的定义分别为该检验就是根据这个特点来检验分布正态性的。三种检验方法1、Anderson-Darling选择此项将执行正态性的Anderson-Darling检验，这是一种基于ECDF（经验累积分布函数）的检验。2、Ryan-Joiner选择此项将执行Ryan-Joiner检验，它类似于Shapiro-Wilk检验。Ryan-Joiner检验是一种基于相关的检验。3、Kolmogorov-Smirnov选择此项将执行正态性的Kolmogorov-Smirnov检验，这是一种基于ECDF的检验。参考资料来源：-正态性检验参考资料来源：-正检验参考资料。
两个独立样本t检验，如果样本非正态分布怎么办？用spss 1.通过F检验可以看到方差是否相等，你说的对的，看第二行2.样本标准差可以使用描述统计中的功能来计算，例如descpritive statistics3.如果样本数量30以上，可以当作正态分布.如果是小样本的话使用t检验即可.可以不管是否伪正态分布，如果不放心的话使用one sample k-s检验，检验总体是否为正态，p
如何检验一组数据是否符合正态分布 1 方法 性质1：设X是一个随机变量，其分布函数为F(x)，则Y=F(X)服从在〔0，1〕的均匀分布。性质2：设X1，K，Xn是某个分布的一个简单样本，其分布函数为F(x)，由性质1可知，在。
