正态性检验方法.doc

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1、SPSS和SAS常用正态检验方法　许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态，因此对原始独立测定数据进行正态性检验是十分必要的。通过绘制数据的频数分布直方图来定性地判断数据分布正态性。这样的图形判断决不是严格的正态性检验,它所提供的信息只是对正态性检验的重要补充。正态性检验主要有三类方法:一、计算综合统计量如动差法、夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk法(W检验)、达戈斯提诺D′Agostino法(D检验)、Shapiro-Francia法(W′检验).二、正态分布的拟合优度检验如皮尔逊χ2检验、对数似然比检验、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov法检验.三

2、、图示法(正态概率图NormalProbabilityplot)如分位数图(QuantileQuantileplot,简称QQ图)、百分位数(PercentPercentplot,简称PP图)和稳定化概率图(StablizedProbabilityplot,简称SP图)等.下面介绍几种较统计软件中常用的正态性检验方法1、用偏态系数和峰态系数检验数据正态性偏态系数Sk,它用于检验不对称性;峰态系数Ku,它用于检验峰态。Sk=0,Ku=0时,分布呈正态,Sk>0时,分布呈正偏态,Sk<0时,分布呈负偏态。适用条件：样本含量应大于2002、用夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)

3、法检验数据正态性即W检验,1965年提出,适用于样本含量n≤50时的正态性检验;。3、用达戈斯提诺(D′Agostino)法检验数据正态性即D检验,1971提出,正态性D检验该方法效率高，是比较精确的正态检验法。4、Shapiro-Francia法即W′检验,于1972年提出,适用于505000结果以Kolmogorov-Smirnov为准。而SAS规

4、定:当样本含量n≤2000时,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。