统计分析之:正态性检验——SPSS操作指南

本文介绍了如何使用SPSS进行正态性检验,包括输入分组和样本信息、选择分析路径、设置统计量和绘制选项等步骤。通过实例展示了如何解读正态性检验结果,并讨论了当数据不符合正态分布时的可能原因及建议。

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       在进行统计分析时,研究者们经常遇到不能确定总体分布的情况,SPSS的正态性检验可以帮助解决这一问题。

       先来看一下什么是正态性检验。利用观测数据判断总体是否服从正态分布的检验称为正态性检验,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。

       在实际使用中,研究者可以借助SPSS的正态性检验工具进行正态性检验。

1.输入分组信息和样本信息,分组用数字1,2表示

2.然后选择  分析——>统计描述——>探索(explore)

 

3. 在对话窗口中添加分组和变量信息

4.点击统计量,设置如下

5.点击绘制,设置如下

6.在结果中,首先可以看到对变量的描述

6.检验结果

7.1组直方图

8.2组直方图

9.1组茎叶图

10.2组茎叶图

结果解读:从图中可以看到我们验证的数据1组符合正态分布,2组则不符合正态分布。然而在实际操作中,1组和2组的数据可能是同一类型的总体。如A地区人群的身高符合正态分布,B地区人群的身高从遗传学角度看也应该符合正态分布。此时如果检验结果与之不符,则应考虑该类型的总体不符合正态分布。博主曾对同一类型的两组数据进行检验,一组为单峰正态分布,另一组为双峰正态分布。由此可见,正态性检验的稳定性受多种因素的影响,建议不确定的情况使用非参数检验,有关信息请见链接:https://blog.youkuaiyun.com/tuanzide5233/article/details/83212076

SPSS正态性检验是一种用于检验数据样本是否来自正态分布统计方法。在实际应用中,正态性检验常用于检验数据是否符合线性回归等统计模型的假设要求。 在SPSS中,进行正态性检验的方法有多种,常用的包括Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。 Shapiro-Wilk检验是常用的正态性检验方法之一,该方法根据样本数据的观测值与均值之间的关系来判断数据是否来自正态分布。在SPSS中,可以通过在“分析”菜单下点击“描述统计-探索性数据分析”来进行Shapiro-Wilk检验。在弹出的对话框中,选择要进行检验的变量,并勾选上“正态性检验”选项,然后点击“确定”即可得到检验结果。 Kolmogorov-Smirnov检验也是一种常用的正态性检验方法,该方法通过计算样本数据与理论正态分布累积分布函数之间的差异来判断数据是否来自正态分布。在SPSS中,可以通过在“分析”菜单下点击“非参数检验-单样本-检验正态分布”来进行Kolmogorov-Smirnov检验。在弹出的对话框中,选择要进行检验的变量,并填写理论正态分布的均值和标准差,然后点击“确定”即可得到检验结果。 无论是哪种方法,通常会输出检验统计量和显著性水平。如果显著性水平小于预设的显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即认为数据样本不来自正态分布。 需要注意的是,正态性检验是基于样本数据进行的,因此检验结果并不能完全确定数据总体是否来自正态分布,只能提供一定程度的参考。此外,对于小样本数据,正态性检验的可靠性也会受到限制,因此在实际应用中需要综合考虑其他因素来判断数据是否符合正态分布的要求。
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