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。
怎么检验一个分布是不是正态分布 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descpritivestatistics3.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onesamplek-s检验，检验总体是否为正态，p
如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布 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32313133353236313431303231363533e59b9ee7ad9431333365653930)：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(sig2-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。QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。扩展资料：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。1.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。
