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(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,...
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 把需要分析的数据导入“变量(V)”中,这里我们只分析“身高[Height]”,然后选择“正态”,以及“分布参数”或其他想做的分析。如图所示。 结果分析通过结果“身高的正态P-P图”,数据点在直线的附近,但并不是都位于直线上,...
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...
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 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 ...
SPSS中的P-P图和Q-Q图主要用于概率图分析。详细解释如下：一、P-P图 P-P图即概率概率图，是展示实际数据与理论分布是否符合的图形工具。通过绘制数据的累积概率与理论分布的累积概率进行对比，可以直观地判断数据是否遵循某一特定的理论分布。如果数据点的分布基本落在一条直线上，那么可以认为这些数据遵循...
P-P图/Q-Q图的用途一致,是用于检验数据与某一特定分布是否相似,如果被检验的数据符合所指定的分布,则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的(P-P图/Q-Q图)线上。二者的区别是P-P图比较的是真实的数据和待检验分布的累计概率,而Q-Q图比较的是真实数据和待检验分布的
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，...