如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布？

一、如何用SPSS判断一组数据是否满足正态分布？

需要判断地理成绩的分布是否符合正态分布。在开始菜单点击“分析”、“频率”，在频率对话框中将地理字段选入选框。

在频率图表选项中勾选“直方图”、“在直方图中显示正态曲线”。之后可以在输出结果中看到数据分布情况。

也可以使用Q-Q 图进行判断。P-P图判断的操作方法与Q-Q图基本一致。

此外还可以使用K-S检验。和前面的判断方法不同的是这种方法输出的结果并没有图形展示，我们只需要关注最后的渐近显著性是否大于0.05即可。

扩展资料

正态分布也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。

二、正态分布的数据？

正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由棣莫弗（Abraham de Moivre）在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

三、matlab怎么输入正态分布数据？

直接使用matlab中的rand函数生成一组随机变量即可，它符合正态分布。

四、origin怎么处理正态分布数据？

先用柱状图把你的数据绘制好，然后用Gaussian函数对这组数据拟合。

如果你用的是Origin 7.5 或更低的版本， 选择 Analysis — Non-linear Curve Fit — Advanced Fitting Tool， 在弹出的对话框中的菜单栏中点第二个Function，点Select，在 Categories中选择Origin Basic Function，在 Functions 中选择Gauss或者GaussAmp都可以，然后在菜单栏中点第三个Action，点Fit，然后点100 lter，Done

如果你用的是Origin 8.0 或更高的版本，选择Analysis — Fitting — Non-linear Fit — Open Dialog — Funcition 选择Gauss或者GaussAmp都可以。按默认的初值拟合，点Fit就好了。

五、minitab中不是正态分布的数据怎么处理为正态分布？

上面这个是算CPK的，如果数据不是正态，你可以试一下将数据取对数，分数，指数或者其它函数的形式，试试看吧，因为我看不到你的数据，只能你自己试一下，祝你好运。

六、怎样检验数据是否符合正态分布？

1.根据偏度系数和峰度系数判断。

SPSS 菜单栏，Analyze—Reports—Report Summaries in Rows「分析」→「描述统计」→「探索」→弹出对话框中，选择要分析的变量→点击「选项点」，弹出对话框中勾选「带检验的正态图」→「确定」。

由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态分布。

查看Q-Q图进一步确认。

若偏度系数Skewness=-0.333;

峰度系数Kurtosis=0.886；

两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。

或者通过Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives分析过程的Op t ions的选择项Distribution 中计算偏度、峰度;通过Analyze—Compare means—means 分析过程的Options 的选择项 Statistics 中选择统计量Skewness (偏度)、Kurtosis (峰度)来对数据资料进行正态性检验。

 

检验方法二：

单个样本K-S检验（样本量小于50用Shapiro-Wilk检验。）。

根据P值是否大于0.05确定是否为正态性，大于为正态性，小于为非正态性。

SPSS，「分析」→「非参数检验」→「单个样本K-S检验」→弹出对话框中，选择要分析的变量，检验分布选择「正态分布」→「确定」。K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig 2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布

 

检验方法三：

Q-Q图检验。

在SPSS里执行“图表—>Q-Q图”，弹出对话框， 变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多，我们只需要看最后normal Q-Q plot，QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。

七、如何检验数据是否服从正态分布？

弹出对话框 左下角有各种分布的检验 ，将需要检验的变量移入对话 框 就可以了 答案2：： 用P-P图或K-S方法检验数据的分布情况。

“此检验假设数 据正态分布，但是，对偏离正态性是相当稳健的”是说T检验是一种较 为稳健的检验方法，即使数据不能满足正态性，只要不是过于偏态， 检验结果也是正确的。如果偏离正态性较大，可以对数据进行变换， 再不行就做非参数检验。:::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: spss问题，数据检验呈正态分布吗 :::::::::::::::::::请参考以下相关问题:::::::::::::::::::: :::::::::::::::::::请参考以下相关问题::::::::::::::::::::

八、什么可以描述正态分布数据特征？

正态分布的特点：呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形。

正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。

它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。

九、如何确定数据是正态分布？

描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。

Q-Q图

Q是quantile的缩写，即分位数。 分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。比如中位数，就是中间位置的值。Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。x-y是散点图的形式，通过散点图可以拟合出一条直线， 如果这条直线的斜率为标准差，截距为均值.，则可以判断数据符合正态分布，否则则不可以。

十、测量数据服从正态分布说明什么？

直观上，如果画出数据分布直方图符合正态分布的钟形曲线就可以理解为符合正态分布。

如果要定量分析，可以使用KS，AD检验，W检验等方法检验一组数据是否符合正态分布。