1、正态性检验属于非参数检验,原假设为“样本来自的总体与正态分布无显著性差异,即符合正态分布”,也就是说P>0.05才能说明资料符合正态分布。 通常正态分布的检验方法有两种,一种是Shapiro-Wilk检验,适用于小样本资料(SPSS规定样本量≤5000),另一种是Kol...
Step1.打开SPSS,在顶端的工具栏选择“分析-->描述统计-->频率”: Step2.在弹出的选项中将目标数据名称加入到“变量”中,点击“图表”,勾选“直方图”“在直方图上显示正态曲线”: Step3.得到如下图所示结果,可以直观判断数据是否服从正态分布。 方法三. Step1.打开SPSS,在顶端的工具栏选择“分析-->描述统计-...
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。上表是生成的KS检验(D检验)和SW检验(W检验)的检验结果,此处我们关注的显著性是Sig.即P值。当P>0.05时,可以认为数据是呈正态分布的。数据分析师培训由上表可以看出,KS检验和SW...
检验结果中的显著性数值为0.00<0.05,拒绝原假设,也就是说,身高样本数据不服从正态分布。图9:检验结果 三、小结 综上所示,IBM SPSS Statistics描述分析中的峰度与偏度数值,可以给予数据分布的概览参考,比如数据是完全服从正态分布,还是近似服从?但如果数据的峰度与偏度数值不足以说明数据的正态性的话,就需要使用到...
微生物生态学研究往往依赖于数据分析，而数据分析的前提之一就是数据需要服从正态分布。要检验数据是否服从正态分布，在SPSS中可以采用多种方法，如计算偏度系数和峰度系数，进行Kolmogorov-Smirnov检验（KS检验或D检验），Shapiro-Wilk检验（SW检验或W检验），观察直方图、QQ图等。以下通过具体例子介绍如何用...
由于一般的正态总体其图像不一定关于y轴对称，对于任一正态总体，其取值小于x的概率。只要会用它求正态总体在某个特定区间的概率即可。为了便于描述和应用，常将正态变量作数据转换。将一般正态分布转化成标准正态分布。集中性：正态曲线的高峰位于正中央，即均数所在的位置。对称性：正态曲线以均数为...
你可以使用SPSS的explore，或PP图，或QQ图，或One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test，或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况。各个方法的结果不完全一致是很正常的，采用那个方法取决于你的应用目的。如果你的目的是进行统计比较，那么一些常见的分析方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有较好...
回答：弹出对话框 左下角有各种分布的检验 ,将需要检验的变量移入对话框 就可以了答案2:: 用P-P图或K-S方法检验数据的分布情况。“此检验假设数据正态分布,但是,对偏离正态性是相当稳健的”是说T检验是一种较为稳健的检验方法,即使数据不能满足正态性,只要不是过于偏态,检验结果也是正确的。如果...
很多时候,在进行数据分析工作时,首先要看的就是数据是服从何种概率分布,而正态分布则是最重要的一种概率分布,而且有一些数据分析方法的前提是要求数据整体服从正态分布,所以有必要了解如何检验数据是否服从正态分布。 有很多方法可以进行正态性检验,比如计算数据分布的偏度系数、峰度系数,再进行U检验;或者进行非参数检...