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🔍 P-P图(probability plot)是一种图形展示方法,适用于检验数据是否服从正态分布或其他分布类型。在SPSS中,可以通过P-P图来检验数据的正态性。📈 例如,以下是一个正态P-P图,展示了实际累积概率与理论累积概率的对比: 1.0 - 0.8 - 0.6 - 0.4 - 0.2 - 0.0 - 0.0 - 0.2 - 0.4 - 0.6 - 0.8 - 1.0 ...
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1 打开spss统计软件，依次点击“分析——描述统计——P-P图”。2 出现“P-P图”窗口，将变量放入变量窗口，“检验分布”类型选择“常规”、“分布参数”选择“从数据中估计（E）”、比例估计公式为“Blom”、为结指定的等级为“平均值”。3 点击“确定”，得到P-P图检验结果。4 由以上两个变量的P-P图可知，...
1 点击分析-描述统计-p-p图分析。2 打开p-p图对话框后，我们会看到如下界面。3 这时候我们需要把我们分析的变量放入，这里需要注意，这里变量需要是连续型顺。4 点击确定，输出结果。5 结果中会对你的每一个变量生成p-p图。而p-p图有两个，一个是前面，一个是后面的。6 对p-p图的如何看，其实你主要看...
第一步:【分析】→【描述统计】→【P-P图】 第二步:将待分析的连续数据变量移入【变量】框内,本例检测“身高”数据的正态分布,软件默认是检验【正态分布】,其他参数不用设置,直接【确定】命令执行。 解读:观察P-P图上的点能否分布在理论分布的直线上,若基本分布在直线上则说明近似或服从正态分布。
在SPSS中，通过P-P图分析数据的正态性是一种直观的方法。P-P图，即概率图，通过比较预测值与实际值来判断数据是否符合正态分布。如果预测的点与实际的点（那条直线）基本重合或完全重合，这通常表明数据符合正态分布或接近正态分布。然而，P-P图并不能提供绝对的准确判断，因为其结果受样本大小和数据...
①依次点击“分析——描述统计——P-P图”。 (点击图片查看大图) ②出现“P-P图”窗口,将变量放入变量窗口,“检验分布”类型选择“常规”、“分布参数”选择“从数据中估计(E)”、比例估计公式为“Blom”、为结指定的等级为“平均值”。...
1 P-P图通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时，P-P图中各点近似呈一条直线。在这里我们只做最常用的分布检验——正态分布首先我们把需要分析的数据导入SPSS中。如图所示。P-P图点击“分析”，会出现菜单栏，然后选择“描述统计”里面的“P-P图”，如图所示。选择数据 把需要分析的数据...
工具/原料 SPSS 方法/步骤 1 运行SPSS，并输入数据源，本经验使用版本是19。2 选择菜单>分析>描述统计>P-P图，将打开P-P参数设置窗口。3 在P-P参数设置窗口，选择一个变量。4 查看P-P图的生成结果，如下图所示。5 同样方式，打开Q-Q图设置窗口，设置参数。6 查看Q-Q图生成结果。