正态性检验p值看哪个数据库，怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值

来源：整理时间：2024-12-11 22:12:29 编辑：黑码技术手机版

本文目录一览

1，怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值
2，spss正态性分布检验怎么操作怎么看分析
3，如何在spss中检测是否正态分布
4，如何在spss中进行正态分布检验
5，SPSS正态性检验怎样看图

1，怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值

正态分布不是用spss检验出来的，而是一个基本假设，假设总体正态分布的情况下，才可以用spss里面大多数统计方法。p值有很多，主要是反映两样本所代表总体的差异的显著性。

正态分布不是用spss检验出来的，而是一个基本假设，假设总体正态分布的情况下，才可以用spss里面大多数统计方法。p值有很多，主要是反映两样本所代表总体的差异的显著性。得出p值要依据你的数据选用相应的统计方法。

怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值

2，spss正态性分布检验怎么操作怎么看分析

在explore里面操作

一般是以0.05作为界限，这是比较通用的规则。你的数据并不严格服从正态分布，因为shapiro-wilks test的p值为0.017。考虑到shapiro-wilks test有较高的检验效能（相对于其他的正态性检验，如kolmogorov-smirnov test等），且p值仅为0.017，而kolmogorov-smirnov test的p值为0.168，因此你的数据也没有严重背离正态分布。如果你的后续目的是进行t检验或方差分析等，由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感，你仍然可以使用，而不必理会正态分布的问题。

spss正态性分布检验怎么操作怎么看分析

3，如何在spss中检测是否正态分布

在spss菜单中选择分析——描述统计——探索，将需要检验的变量放入因变量里面，选择“绘制——带检验的正态图，看一下tests of normality就可以，如果成正态，sig不会小于临界值还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列，纵坐标是正态分布的期望值，所以如果实际的和正态的期望相符，散点图就会呈一条直线；detrended qq图的横坐标是实际观测值，纵坐标是实际观测值减去期望值，如果数据符合正态，那么散点应当在中央横线附近

可以通过pp图或者qq图来进行正态性检验！在进行数据输入之后，点击graphs--选择p-p或者q-q进入pp或者qq的plot以后再test distribution中选择normal(正态型检验) 之后点ok即可! pp图中看数据越接近一条给出的参考直线就越能说明是正态 qq图同理！还有你提出的效度检验，我不太清楚我只是知道有信度检验，效度应该是做完数据以后的检验。你搞清楚后再进行解答这样比较好。

如何在spss中检测是否正态分布

4，如何在spss中进行正态分布检验

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。下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分”数据是否呈正态分布（此数据已在SPSS里输入好）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)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：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。

5，SPSS正态性检验怎样看图

原发布者:JustCodeIT正态性检验方法的比较理论部分正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此，对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然，我们无法证明某个数据的确来自正态总体，但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验，我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义，下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。一、图示法1.P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2.Q-Q图以样本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，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3.直方图（频率直方图）判断方法：是否以钟型分布，同时可以选择输出正态性曲线。4.箱线图判断方法：观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称，否则是偏态分布。5.茎叶图判断方法：观察图形的分布状态,是否是对称分布。二、偏度、峰度检验法（冒牌K-S检验法）：1.S，K的极限分布样本偏度系数

如果样本量大于50，则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果，反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。spssau会输出这两个检验并且智能化说明应该使用哪个检验直接在网页里分析即可不需要安装。

你的样本量比较小，应该看shapiro-Wilk检验的结果，符合正态分布的概率只有0.5%和3.6%。

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把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q 图以样本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把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本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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曲线。4、箱式图判断方法观测离群值和中位数。5、茎叶图类似与直方图但实质不同。

你没有提供图，所以谈不上看图你这个是表主要看p值，你这个非正态的我替别人做这类的数据分析蛮多的