选择Analyze → Descriptive Statistics → Explore 将BMI选入Dependent List中,点击Plots,勾选Normality plots with tests,在Descriptive框中勾选Histogram,Boxplots选择None,点击OK完成操作。 3、结果解读 (1)在结果输出的Descriptives部分,对变量BMI进行了基本的...
6.正态Q-Q图(Q为分位数) 1)正态概率分布图(normal probability plot),为检验测量值是否为正态性的另一种方法,此方法将观察值从小到大排序,然后将每一个数值与其正态分布的期望值配对,若是样本观察值为正态分布,则图中圆圈所构成的实际累计概率会分布在理论正态累积概率直线图上,即正态概率分布图为一直线...
Q-Q图又称分位数图(quantile-quantile plot),是以实际或观察的分位数(X)对被检验分布的理论或期望分位数(Y)作图。如果所分析的数据服从正态分布,则在Q-Q图上的数据点应分布在从左下到右上的直线附近。 (1) 软件操作 实现Q-Q图既可以从“Analyze(分析)”—“Descriptive Statistics(描述统计)”—“Explor...
Shapiro-Wilk检验：适用于样本量较小的情况。Kolmogorov-Smirnov检验：适用于样本量较大的情况。Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）：通过图形的方式直观显示数据分布与正态分布的差异。在SPSS中，可以通过菜单和命令对数据进行正态性检验。二、如何在SPSS中进行正态性检验 1. 输入数据 首先，我们需要在SPSS中输入数据。
正态分布是一种最常见,最重要的连续型随机变量分布,在做统计分析时,要判断数据是服从正态分布,我们需要做正态性检验。今天我们就来学习几种正态性检验的方法和实例操作。 图示法 常用的图示法有概率图(P-P plot)和分位数图(Q-Q plot),p-p图是以实际或观察的累积频率(X)对被检验分布的理论或期望累积频率...
正态Q-Q图 另一种可以检测残差正态性的方法是正态Q-Q图,具体操作如下: (1)点击Analyze→Descriptive Statistics→Q-Q Plot 出现下图: (2)将变量SRE_1放入Variables窗口 (3)点击OK,输出下图: 与P-P图相似,Q-Q图上各点的分布离对角线越近,也提示数据越接近于正态分布。同样地,上图也证实该研究残差近似正...
正态Q-Q图 另一种可以检测残差正态性的方法是正态Q-Q图,具体操作如下: (1)点击Analyze→Descriptive Statistics→Q-Q Plot 出现下图: (2)将变量SRE_1放入Variables窗口 (3)点击OK,输出下图: 与P-P图相似,Q-Q图上各点的分布离对角线越近,也提示数据越接近于正态分布。同样地,上图也证实该研究残差近似正...
将BMI选入Dependent List中,点击Plots,勾选Normality plots with tests,在Descriptive框中勾选Histogram,Boxplots选择None,点击OK完成操作。 3、结果解读 (1)在结果输出的Descriptives部分,对变量BMI进行了基本的统计描述,同时给出了其分布的偏度值、峰度值及其标准误,具体意...
Q-Q图，其原理在于如果数据正态，那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数；并且将实际数据作为X轴，将假定正态时的数据分位数作为Y轴，作散点图。Q-Q图 无论是P-P图，或者Q-Q图；如果说数据呈现出正态性，那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线，...
除了直方图,还可以使用QQ图(Q-Q Plot)来验证数据的正态性。在SPSS中,可以通过以下步骤生成QQ图: 打开SPSS软件,选择“分析”菜单下的“描述性统计”,然后选择“探索”选项。 选择需要检验的变量,点击“绘图”按钮,选择“正态Q-Q图”选项,点击“继续”按钮。