spss进行医学数据正态性检验操作步骤，医学数据的正态性检验，是医学统计中广泛应用的方法，具有十分重要的作用，下面，我们一起来学习如何使用进行医学数据正态性检验。。
如何用spss进行正态分布检验 打开软件，建立好数据，如下图所示（如何建立数据请参考本系列第一篇的操作方法）。点击Analyze，依次找到Descriptive Statistics-Explore.，并点击。弹出窗口中，把变量数据（x）送入Dependent List，把分组变量(g)送入 Factor List。分别点击Statistics.Plots.和Options.调节不同的参数，主要是检验结果包含哪些信息。点击OK，找到以下结果，一般以sig.值大于0.05，就可以说明数据是正态性的。其它结果用来参考使用。
如何在SPSS中对样本进行正态分布检验？ 一、图示法21131、P-P 图 以样本的累计频5261率作为横坐标以安装正态4102分布计算的相应累1653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 U0.05 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。
