(1)P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度,Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度,两者意义相似,都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布,则数据点应与理论直线(即对角线)基本重合。 (2)SPSS操作:以P-P图为例 选择Analyze → Descriptive Statistics → P-P P...
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(1)P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度,Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度,两者意义相似,都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布,则数据点应与理论直线(即对角线)基本重合。 (2)SPSS操作...
1 首先打开一份要制作P-P图的数据表，然后点击【分析-描述统计-P-P图】2 打开P-P图对话框，然后将变量放在变量框中 3 检验分布通常选择为【正态】检验 4 接着在下方的比例估计公式中选择【blom】5 最后再勾选【标准值】转换 6 最后点击确定即可得到一个P-P图，可以看到年龄实际分布和理论分布有明显的差异 ...
二、运用P-P图法进行正态性检验操作过程如下: 1. 建立数据集 2. 点击“分析”-“描述统计”-“P-P图” 3. “P-P图”操作界面,点击“OK” 4. “P-P”图结果。“P-P图”的结果分为正态P-P图和去趋势的正态P-P图。 从正态P-P图结果看,数据点基本分布在对角线上,表明预期累计概率与实测累计概率十分...
所以,如果样本量足够多,即使检验结果P<0.05,数据来自的总体也可能是服从正态分布的。为此,我们要结合图直方图、P-P、Q-Q的图示法灵活使用。 四、规范表达 本次测量样本为25名,故采用夏皮洛-威尔克(S-W)检验,结果如下表1。 表1 身高的S-W正态性检验结果 ...
(2)SPSS操作:以P-P图为例 选择Analyze → Descriptive Statistics → P-P Plots 将BMI选入Variables中,Test Distribution选择Normal,其他选项默认即可。 三、正态性检验:非参数检验分析法 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...
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...
📊 正态分布检验P-P图是一种用于检验数据是否服从正态分布的方法。通过绘制P-P图(概率图),可以比较变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度,从而判断数据是否服从正态分布。🔍 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...
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