SPSS学习系列19. 正态性检验.doc

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1、19.正态性检验实际中，经常需要检验数据是否服从正态分布。一、Kolmogorov-Smirnov(K-S)单样本检验这是一种分布拟合优度检验，即将一个变量的累积分布函数与特定分布进行比较。有数据文件：对“数学成绩”“英语成绩”做正态性检验。1.【分析】——【非参数检验】——【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“自动比较观察数据和假设数据”2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将要检验的变量“数学成绩”“英语成绩”选入【检验字段】框，3.【设置】界面，选择“自定义检验”，勾选“检验观察分布和假设分布（Kolmogorov-

2、Smimov检验）”点【选项】，打开“Kolmogorov-Smimov检验选项”子窗口，选择“正态分布”，勾选“使用样本数据”，点【确定】回到原窗口，点【运行】得到结果说明：样本量大于50用Kolmogorov-Smirnov检验，样本量小于50用Shapiro-Wilk检验；原假设H0：服从正态分布；H1：不服从正态分布。P值<0.05,拒绝原假设H0；P值>0.05,接受原假设H0,即服从正态分布；本例中，“数学成绩”、“英语成绩”的P值都>0.05,故服从正态分布。双击上面结果可以看到更详细的检验结果：注：类似的操作也可以检验数据是否服从“二

3、项、均匀、指数、泊松”等分布。二、用“旧对话框”进行上述检验1.【分析】——【非参数检验】——【旧对话框】——【1-样本K-S】，打开“单样本Kolmogorov-Smirnov检验”窗口，将要检验的变量选入【检验变量列表】框，【检验分布】勾选“常规”，2.点【精确】，打开“精确检验”窗口，勾选“精确”，“仅渐进法”——只计算检验统计量的渐近分布的近似概率值，而不计算确切概率，适用用样本量较大，P值远离α=0.05，节省计算时间，否则可能结果偏差较大；“MonteCarlo”——利用模拟抽样方法求得P值的近似无偏估计，适合大样本数据，节省计算时间；“

4、精确”——计算精确的概率值（P值）。3.点【继续】回到原窗口，点【选项】，打开“选项”子窗口，根据需要勾选，点【确定】得到单样本Kolmogorov-Smirnov检验数学成绩英语成绩N5050正态参数a,b均值75.7879.32标准差13.96016.123最极端差别绝对值.082.178正.071.100负-.082-.178Kolmogorov-SmirnovZ.5801.256渐近显著性(双侧).890.085精确显著性（双侧）.862.075点概率.000.000a.检验分布为正态分布。b.根据数据计算得到。三、用“探索性描述统计”做正态

5、性检验【分析】——【描述统计】——【探索】；打开“探索”窗口；点【绘制】，打开“图”子窗口，勾选“带检验的正态图”详细操作见第16篇《统计量与统计图》。