spss 数据正态分布检验方法及意义.doc

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1、SPSS数据正态分布检验方法及意义判读耍观察某屈性的一纽数却:是否符合正态分布.可以有两种方法(H前我知逍这两种.并11这两种方法只是直观观察.不是定屋的正态分布检:1：6SPSS世的銀木统计分析功能叽的额数统计功能里右对某个变显各个观测们的频数亘方图中可以选择绘制正态曲线•具体如卜：Analyze••…DescriptiveStatistics••…Frequencies,打开频数统计对话框，在Statistics11可以选择获得齐种描述性的统计鉄如：均值、方差、分位数、峰更、标淮差笞务种描述性统计氐金Charts电可以选样显示的图形类型，其

2、中Histograms选项为柱状图也就是我们说的宜方图，同时可以选择是否绘制该俎数据的止态曲线(Withnormacurve)＞这样我们町以豆观观察该组数拡是否大致符合止态分布。如卜陶HistogramAuuwnbal丄Mean・7703StdDev«6955N・1D0舒张爪从上图中可以看出,该幼数据基本符合正态分布°2：正态分布的Q・Q绍：Aspss里的基本统计分析功能里的掇索性分析里面町以通过观察数据的qy绍來判I祈数据足否服从止态分布.貝件步曝如卜：Analyze……DescriptiveStatistics——Explore]IJ]:対

3、话和.选ifPlots选项，选Normalityplotswithtests项・M以绘制该组数据的q・q图。图的橫坐标为改变最的观测们・纵變标为分位数.若该组数据服从止态分布.則谢中的点应该靠近图中豆线.纵坐杯为分位数，是根据分布旳数公式F(x)=i/n+1紂出的j为把•组数从小到大排序品第i个数据的位置，rv为样木容址。若该数©1服从正态分估则具q・q图阪该与理论的q・q图(也就是图中的直线〉基木符合。対丁理论的标准正态分布，其q-q图为y=x胃线。井林准正态分布的斜率为样木林准差，祓钮为样木均值。NormalQ-QPlotofWft（播氏）

4、•3・14001.S001.520ObservedValue1.540如何在spss中进行正态分布检验1(转)(200907-2211:1157)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，把样木值表现为直角坐标系屮的散点。如果资料服从敕体分布，则样木点应I韦I绕第一象限的对角线分布。2、Q・Q图以样木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，把样木表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样木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，

5、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Ml线。4、箱式图判断方法：观测离群值和屮位数。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:僞度计算公式:<4=1Ifi-01峰度计算公式:u=1()1gl表示偏度，g2表示峰度，通过计算gl和g2及其标准误％及叭2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，部分文献屮所说的“偏度和峰度都接近0……可以认为……近似服从正态分布”

6、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）Shapiro*Wilk（W检验）。SAS屮规定：当样木含量n<2000Hj,结果以Shapiro-Wilk（W检验）为准，当样本含量n>2000时,结果以Kolmogorov-Smirnov（D检验）为准。SPSS屮则这样规定：（1）如果指定的是非整数权重，则在加权样本大小位于3和50Z间时，计算Shapiro-Wilk统计最。对于无权重或整数权重，在加权样本大小位于3和5000之间时，计算该统计量。由此可见,部分SPSS教材里面关于“Shapir

7、o-Wilk适用于样本昴：3-50之,间的数据”的说法是在是理解片面，谋人了弟。（2）单样木Kolmogorov-Smirnov检验可用于检验变量（例如income）是否为正态分布。对于此两种检验，如果P值大于0.05,表明资料服从正态分布。三、SPSS操作示例SPSS小有很多操作nJ以进行正态检验，在此貝介绍最主要和最全面最方便的操作：1、工具栏■•分析一描述性统计一探索性Dfscriptiv*StttislicsMixediodwlsIRF>Analysisll・g.LinearModelytilit>«sAd

8、…团r・PPlotsPlots2、选择要分析的变量，选入因变量框内，然后点选图表，设置输出茎叶图和直方图，选择输出正态性检验图表，注意显示（Displ