用spss怎麼看是不是正態分佈

2025-07-21 18:00:07 字數 2379 閱讀 2327

1樓:呂秀才

可以通過繪製 直方圖、pp圖、qq圖 或者在非引數檢驗裡面 有個 ks檢驗 是用於檢驗是否符合正態分佈的。

2樓:網友

這個在分析,探索裡面做的。

3樓:荔菲騫澤

看檢驗的p值是不是大於。

如何判斷一組資料是不是正態分佈?能否用spss實現操作?

4樓:網友

可以的,在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤。

5樓:精神伴侶海鷗

對於這種事情要客觀的來進行認知的。

spss中如何確定是否為正態分佈

6樓:網友

正態分佈的偏度為0,一些軟體預設的峰度為3。你的樣本值6400,ks檢驗的sig值<,拒絕分佈符合正態分佈的原假設,則認為在5%(1%,10%也一樣)的置信水平上,拒絕分佈符合正態分佈的原假設。

用spss 21.0怎麼判斷正態分佈

7樓:網友

2個方法,一是explore裡面,一是非引數檢驗裡面做。

8樓:天狼太歲

spss中有很多操作可以進行正態檢驗,在此只介紹最主要和最全面最方便的操作:

1、工具欄--分析—描述性統計—探索性。

2、選擇要分析的變數,選入因變數框內,然後點選圖表,設定輸出莖葉圖和直方圖,選擇輸出正態性檢驗圖表,注意顯示(display)要選擇雙項(both)。

3、output結果。

1)descriptives:描述中有峰度係數和偏度係數,根據上述判斷標準,資料不符合正態分佈。

sk=0,ku=0時,分佈呈正態,sk>0時,分佈呈正偏態,sk<0時,分佈呈負偏態,時,ku>0曲線比較陡峭,ku<0時曲線比較平坦。由此可判斷本資料分佈為正偏態(朝左偏),較陡峭。

2)tests of normality:d檢驗和w 檢驗均顯示資料不服從正態分佈,當然在此,資料樣本量為1000,應以w檢驗為準。

3)直方圖。

直方圖驗證了上述檢驗結果。

4)此外還有莖葉圖、p-p圖、q-q圖、箱式圖等輸出結果,不再贅述。結果同樣驗證資料不符合正態分佈。

應用spss軟體怎樣判斷資料是否呈正態分佈

9樓:網友

正態性檢驗這個,還是建議你使用網頁版本spss軟體spssau吧,裡面直接就非常明顯的提供,而且還有智慧型化文字分析,智慧型分析資料是否具有正態這些。

10樓:荔菲騫澤

做正態性檢驗,在非引數裡面做。

怎麼看spss描述統計結果是不是偏離正態分佈?

11樓:匿名使用者

一般是看峰度和偏度的,也就是那個skewness和kurtosis,但你這裡沒有直接提供這兩個值的顯著性檢驗結果。你想要知道是否偏離正態,這需要推斷統計,也就是要知道顯著性檢驗的結果,而描述統計做不到。

推薦你個檢驗正態分佈的辦法,在spss選單中選擇分析——描述統計——探索,將需要檢驗的變數放入因變數裡面,選擇「繪製——帶檢驗的正態圖,看一下tests of normality就可以,如果成正態,sig不會小於臨界值。

還可以參考qq圖,如果是正態,qq圖裡的散點回呈直線,normal qq圖的橫座標是實際的資料從小到大排列,縱座標是正態分佈的期望值,所以如果實際的和正態的期望相符,散點圖就會呈一條直線;detrended qq圖的橫座標是實際觀測值,縱座標是實際觀測值減去期望值,如果資料符合正態,那麼散點應當在**橫線附近。

如果變數並非正態分佈,可以通過以下方式處理:

spss工具欄:transform-rank cases,將左邊你要進行正態化的變數拖入右邊「變數」框中;點選rank types對話窗,選中normal scores選項(共四種計算方法,系統預設的是bloom計算方法,可根據你的需要進行改進),點選continue,ok,此時spss頁面上會生成兩列新變數,第乙個變數,n打頭的那個就是正態化後的新變數。

用spss軟體怎麼檢測正態分佈

12樓:匿名使用者

在spss選單中選擇分析——描述統計——探索,將需要檢驗的變數放入因變數裡面,選擇逗繪製——帶檢驗的正態圖,看一下tests of normality就可以,如果成正態,sig不會小於臨界值。

還可以參考圖,如果是正態,圖裡的散點回呈直線,normal 圖的橫座標是實際的資料從小到大排列,縱座標是正態分佈的期望值,所以如果實際的和正態的期望相符,散點圖就會呈一條直線;detrended 圖的橫座標是實際觀測值,縱座標是實際觀測值減去期望值,如果資料符合正態,那麼散點應當在**橫線附近。

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