1) 当数据量≤50时,以夏皮洛-威尔克(S-W)检验结果为准; 2) 当数据量>50时,以柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫(K-S)检验结果为准; 3) 当数据量>5000时,SPSS只会显示K-S检验结果。 此研究样本量为39,故只看SW检验结果,如图可知,对照组BMI不服从正态性,P值为0.021,试验组BMI服从正态性,P值为0.925。故在选择统...
1) 当数据量≤50时,以夏皮洛-威尔克(S-W)检验结果为准; 2) 当数据量>50时,以柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫(K-S)检验结果为准; 3) 当数据量>5000时,SPSS只会显示K-S检验结果。 此研究样本量为39,故只看SW检验结果,如图可知,对照组BMI不服从正态性,P...
根据K-S检验结果,统计量的p值为0.079,未达到5%的显著性水平,因此接受原假设(H0:样本数据符合正态分布),即认为数据服从正态分布。 S-W检验统计量的p值为0.261,同样未达到5%的显著性水平,因此接受原假设(H0:样本数据分布为正态),即认为数据服从正态分布。通过这些步骤,我们可以更自信地确定数据是否符合正态分布,...
一、S-W(夏皮洛-威尔克)和K-S(柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫)正态性检验 我们拿之前学过的独立样本t检验的例3-7举例。 S-W检验和K-S检验结果都是P>0.05,因为两个检验H0都是:两组数据满足正态分布,所以P>0.05是我们所需要的。注:在解读P值前,一定要先知道零假设H0和备择假设H1代表的是什么,否则会对P值的...
这里以S-W检验为例,S-W检验从统计学意义上将样本分布与正态分布进行比较,以确定数据是否显示出与正态性的偏离或符合。S-W检验是基于两个假设——H0:样本所来自的总体分布服从正态;H1:样本所来自的总体分布不服从正态分布。两个假设为互斥,最终仅有一方成立,我们则通过SPSS计算得出显著性概率sig值,...
首先我在SPSS中导入一组30行的检验数,并对这组随机数进行了正态性检验,得到的正态性检验结果如下图所示:使用K-S检验得到的显著性检验P值=0.024,小于0.05,表明这组数据不满足正态分布;而使用S-W检验得到的显著性检验P值=0.054,大于0.05,表明这组数据满足正态分布。此时,我们应该倾向于接受哪种检验方法得出的结...
在统计学中，正态分布检验是评估数据是否符合正态分布的关键步骤。探索性检验中，SPSS提供了两种方法进行正态分布检验，分别是Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验和Shapiro-Wilk（S-W）检验。这两种方法各有特点，适用于不同场景。K-S检验和S-W检验在处理数据时有所不同。K-S检验主要用于大样本数据，其...
在SPSS中，首先输入数据，找到描述统计并选择探索，指定因变量（如VAR00001），并勾选带检验的正态图。在结果显示页面，对于40个样本，我们使用S-W检验，其Sig值为0.849，大于0.05，这意味着样本符合正态分布的假设。通过这样的步骤，数据的正态性检验完成，可以继续进行后续的统计分析了。
对于K-S检验和S-W检验,其零假设或原始假设H0为数据服从正态分布,其备选假设H1为数据不服从正态分布,因此在95%的置信水平下,其检验结果显著性P要大于0.05,才能接受零假设,认为数据服从正态分布,如果检验结果显著性P小于0.05,则接受备选假设,认为数据不服从正态分布。
(二)K-S检验和S-W检验法 1. 软件操作 选择“Analyze(分析)”—“Descriptive Statistics(描述统计)”—“Explore(探索)”,在“Plots(图)”子对话框中勾选“Normality plots with tests(含检验的正态图)”(图9),点击“Contin...