SPSS--正态性检验的3个方法
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发布时间：2024-04-29 11:19
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时间：2024-05-03 02:26
在探索数据特性时，正态性检验是至关重要的一步，尤其是在进行t检验之前，确保数据符合正态分布的假设至关重要。本文将向您展示如何在SPSS中运用频率直方图、P-P图以及K-S检验这三种方法，来检验100名学生身高和体重的正态分布特性。
1、频率直方图：初步观察
在SPSS的数据编辑区导入数据后，点击“分析”->“描述统计”->“频率”，设置变量如“身高”和“体重”。勾选“直方图”和“正态曲线”，观察结果。正态分布的直方图呈现出钟形曲线，两侧对称，顶部曲线相连。在本例中，身高数据符合正态分布，但体重数据偏斜，与正态曲线的拟合并不理想。
2、P-P图：精确验证
接着，选择“分析”->“描述统计”->“P-P图”，设置变量后生成散点图。正态分布的散点图应与45度斜线紧密吻合。观察结果，身高数据的散点接近直线，显示其正态性较好，但体重数据分散不均，偏离了正态分布。
3、K-S检验：定量判断
最后，选择“非参数检验”->“单样本K-S”，设置变量和检验分布为“正态”。结果管理窗口显示了“渐进显著性”或P值，0.05为临界值。身高P值为0.801，体重P值为0.099，这表明身高数据更符合正态分布，而体重数据则显示出非正态性。P值越大，正态性越强，这在表格数据中一目了然。
通过上述三种方法，我们可以全面评估学生的身高和体重数据的正态性。记住，正态性检验是数据分析的基础，确保数据符合假设，才能更准确地进行后续的统计推断。
