2、峰度(Kurtosis):描述数据分布形态的陡缓程度(图2)。 当峰度≈0时,可认为分布的峰态合适,服从正态分布(不胖不瘦); 当峰度>0时,分布的峰态陡峭(高尖); 当峰度<0时,分布的峰态平缓(矮胖); 利用偏度和峰度进行正态性检验时,可以同时计算其相应的...
偏度Z-score = 偏度值 ÷偏度值的标准差 峰度Z-score = 峰度值 ÷峰度值的标准差 在α=0.05的检验水平下,偏度Z-score和峰度Z-score是否满足假设条件所限制的变量范围,若都满足则可认为服从正态分布,若一个不满足则认为不服从正态分布。 3、 正态性检验的适用条件 样本的增加会减小偏度值和峰度值的标准差,...
偏度(skewness)和峰度(kurtosis)是常用的两个统计量,可以用来判断数据的分布形态。 本文将介绍偏度和峰度的概念,并详细说明如何使用这两个统计量来检验数据是否符合正态分布。 1. 偏度 偏度是描述数据分布对称性的统计量。它衡量了数据分布的左右偏斜程度,可以判断数据是左偏、右偏还是近似对称。偏度的定义如下: ...
先从正态分布的检验开始。 在正式开始之前,首先介绍了偏度与峰度的定义,然后用偏度与峰度检测数据集是否符合正态分布,最后分析该检测算法的适用条件以及SPSS的结果分析。1、偏度与峰度(1)偏度(Skewness)偏度衡量随机变量概率分布的不对称性,是相对于平均值不对称程度的度量,通过对偏度系数的测量,我们能够判定数据分布的...
检验正态变量的峰度和偏度是统计学中的一项重要任务,用于评估数据分布的形状是否与正态分布相符。以下是具体步骤: 峰度检验 计算峰度值: 使用公式 ( K = \frac{n}{(n-1)(n-2)(n-3)} \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s} \right)^4 - \frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3...
t检验 一、图形法 2、正态Q-Q图 操作 解读 3、正态P-P图 SPSS实战操作 解读 二、偏度和峰度 解读: 三、非参数检验法 注意事项 四、规范表达 五、小结 划重点 学习目的 SPSS第三讲 | 正态分布怎么检验?看这篇文章就够了 软件版本 IBM SPSS Statistics 26。 原始文档 《小白爱上SPSS》课程 #统计原理 为...
峰度和偏度系数是两个常用的正态性检验指标。 偏度(Skewness)反映了数据分布的对称性。正态分布的偏度系数为0,表示数据左右对称。如果偏度系数为正,则数据右偏,即分布的右侧尾部较长;如果偏度系数为负,则数据左偏,即分布的左侧尾部较长。 峰度(Kurtosis)反映了数据分布的陡峭程度。正态分布的峰度系数为0,表示数据...
利用偏度和峰度进行正态性检验时，可以同时计算其相应的Z评分（Z-score），即：偏度：Z-score=偏度值/标准误 峰度：Z-score=峰度值/标准误 在α=0.05的检验水平下，若Z-score在±1.96之间，则可认为数据近似服从正态分布。二、图示法 1、直方图：可以直观显示数据的分布形式。2、P-P图和Q-Q图：P-P图...
峰度KG越趋近3,数据越服从正态分布;KG>3,峰度尖锐;KG<3,峰度扁平。(或exceess_KG=KG-3,exceess_KG越趋近0,数据越服从正态分布)。 但是仅根据偏度和峰度还不足以判断数据是否服从正态分布,需要做进一步的检验。 正态性检验结果 SPSS中检验数据是否呈“正态分布”主要通过Kolmogorov-Smirnova(K-S检验)和...
样本数据的峰度和偏度是否存在异常,除了可以从正态分布图上来看,还可以通过峰度和偏度的对应数值来进行判断。判断标准如下: 一般来说,K与S系数的检验公式如下: ; 其中,SK和SS均为K系数和S系数的标准误。在α=0.05的情况下,Z值的绝对值大于1.96时,即可认为K系数或S系数显著不等于0,即样本数据非正态。