檢測正態數據的三種方法

① 如何用SPSS判斷一組數據是否滿足正態分布

檢驗方法一：看偏度系數和峰度系數

我們把SPSS結果最上面的一個表格拿出來看看(見下圖)：

上圖中橫坐標為期初平均分，縱坐標為分數出現的頻數。從圖中可以看出根據直方圖繪出的曲線是很像正態分布曲線。如何證明這些數據符合正態分布呢，光看曲線還不夠，還需要檢驗如上。

② 在spss中，可以用何種方法對數據進行正態性分布檢查它們的原理分別是什麼T檢查的基本原理是什麼

T檢驗的基本原理是：首先假設零假設H0成立，即樣本間不存在顯著差異，然後利用現有樣本根據t 分布求得t值，並據此得到相應的概率值p，若p≤，則拒絕原假設，認為兩樣本間存在顯著差異。
正態性分布檢驗包括以下三種檢驗方法：
Anderson-Darling：選擇此項將執行正態性的 Anderson-Darling 檢驗 ，這是一種基於 ECDF（經驗累積分布函數）的檢驗。
Ryan-Joiner：選擇此項將執行 Ryan-Joiner 檢驗 ，它類似於 Shapiro-Wilk 檢驗 。Ryan-Joiner 檢驗是一種基於相關的檢驗。
Kolmogorov-Smirnov：選擇此項將執行正態性的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗 ，這是一種基於 ECDF 的檢驗。

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③ 如何判斷一組數據是否符合正態分布

檢驗正態分布的辦法：
1、在spss菜單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變數放入因變數裡面，選擇「繪制——帶檢驗的正態圖，看一下tests of normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值
2、 還可以參考QQ圖，如果是正態，QQ圖里的散點回呈直線，normal qq圖的橫坐標是實際的數據從小到大排列，縱坐標是正態分布的期望值，所以如果實際的和正態的期望相符，散點圖就會呈一條直線；detrended qq圖的橫坐標是實際觀測值，縱坐標是實際觀測值減去期望值，如果數據符合正態，那麼散點應當在中央橫線附近

④ 如何檢驗數據是否服從正態分布

卡方擬合優度檢驗
或者
正態性檢驗都可以檢驗一串數據是否服從正態分布。

⑤ 如何判斷一組數據是否為正態分布

檢驗方法一：看偏度系數和峰度系數
我們把SPSS結果最上面的一個表格拿出來看看(見下圖)：



偏度系數Skewness=-0.333;峰度系數Kurtosis=0.886；兩個系數都小於1，可認為近似於正態分布。
檢驗方法二：單個樣本K-S檢驗

在SPSS里執行「分析—>非參數檢驗—>單個樣本K-S檢驗，彈出對話框，檢驗變數選擇「期初平均分」，檢驗分布選擇「正態分布」，然後點「確定」。



檢驗結果為：



從結果可以看出，K-S檢驗中,Z值為0.493，P值 (sig
2-tailed)=0.968>0.05，因此數據呈近似正態分布
檢驗方法三：Q-Q圖檢驗
在SPSS里執行「圖表—>Q-Q圖」，彈出對話框，見下圖：



變數選擇「期初平均分」，檢驗分布選擇「正態」，其他選擇默認，然後點「確定」，最後可以得到Q-Q圖檢驗結果，結果很多，我們只需要看最後一個圖，見下圖。



QQ Plot 中，各點近似圍繞著直線，說明數據呈近似正態分布。
(5)檢測正態數據的三種方法擴展閱讀：
正態分布也叫常態分布，在我們後面說的很多東西都需要數據呈正態分布。下面的圖就是正態分布曲線，中間隆起，對稱向兩邊下降。



1.在SPSS里執行「分析—>描述統計—>頻數統計表」(菜單見下圖，英文版的可以找到相應位置)，然後彈出左邊的對話框，變數選擇左邊的「期初平均分」，再點下面的「圖表」按鈕，彈出圖中右邊的對話框，選擇「直方圖」，並選中「包括正態曲線」





2.設置完後點「確定」，就後會出來一系列結果，包括2個表格和一個圖，我們先來看看最下面的圖，見下圖，



上圖中橫坐標為期初平均分，縱坐標為分數出現的頻數。從圖中可以看出根據直方圖繪出的曲線是很像正態分布曲線。如何證明這些數據符合正態分布呢，光看曲線還不夠，還需要檢驗如上。

⑥ 如何在spss中對數據進行正態性檢驗

檢驗正態分布的辦法：
1、在spss菜單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變數放入因變數裡面，選擇「繪制——帶檢驗的正態圖，看一下tests
of
normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值

⑦ excel如何檢驗一組數據是否符合正態分布

方法和詳細的操作步驟如下：

1、第一步，新建Excel文檔，見下圖，轉到下面的步驟。

⑧ 用spss判斷正態性檢驗的幾種方法

用spss判斷正態性檢驗的幾種方法
題目: 某地 120 名男性紅細胞數（blood）的數據（見程序中「BEGIN DATA」與「END DATA」之間的數據），此數據呈正態分布嗎？（引自馬斌榮主編書著，2001. P.150）
syntax 窗口編碼如下:
* Ma Bin-Rong: SPSS for Medical Application，2Edit. 2001, P.150:.
DATA LIST FREE /blood.
BEGIN DATA.
568 460 500 580 560 434 561 570 519 645 563 552
540 541 461 501 581 620 573 518 562 597 551 574
480 481 542 462 502 584 517 637 580 547 521 442
564 575 482 543 463 503 585 572 541 525 495 523
634 532 565 483 544 464 504 559 587 494 522 448
526 618 595 577 484 545 558 505 493 586 622 524
456 576 527 490 579 557 546 466 506 572 533 450
566 528 491 567 556 465 485 547 588 507 589 535
596 492 569 555 578 513 530 486 548 534 508 588
628 526 554 531 512 570 514 521 487 459 590 509
END DATA.
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)= blood /STATISTICS=DESCRIPTIVES.
DESCRIPTIVES VARIABLES=blood /STATISTICS=ALL.
FREQUENCIES VARIABLES=blood
/STATISTICS=ALL
/HISTOGRAM=NORMAL.
PPLOT /VARIABLES=blood /TYPE=Q-Q.
注: " *````` . " 在syntax中,表示注釋的意思.
FREQUENCIES 語句用來描述頻次；NPAR TESTS /K-S 語句是k-s檢驗，檢驗數據是否符合特定的分布。其中ORAML 表示檢驗的正態分布。 另：均勻分布是 UNIFORM ；泊松分布是 POISSON ； 指數分布是 EXPONENTIAL ； PPLOT語句生成pp圖，檢驗正態分布與否。
代碼執行後，結果如下：
結果分析：
Kolmogorov-Smirnov Test 的結果中， z 值等於0.532，p值等於0.940>0.5，因此數據呈近似正態分布。
Descriptive statics結果中，偏度系數Skewness=-0..33;峰度系數Kurtosis=-0.517；兩個系數都小於1，可認為近似於正態分布。
QQ Plot 中，各點近似圍繞著直線，說明數據呈近似正態分布。
結果思考：
檢驗數據的正態性，方法有很多，k-s test,descriptive,qq plot 等方法都可以檢驗數據的正態性。