spss如何进行正态性检验 下面3个方法帮你解决
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1. 方法一：正态曲线直方图。在Analysis选项卡下，选择Description—Frequency。在频率页面上，在绘图选项中选择带有法线曲线的直方图。通过比较直方图与正态曲线的拟合程度，可以判断数据序列的分布形式是否接近正态分布。我们以家庭总收入为例，根据直方图判断其是否符合正态分布。显然，曲线向一侧倾斜，因此不符合正态分布。
2. 方法二：Q-Q图和P-P图。在“分析”选项卡下，选择“分析-描述统计- P-P图”或“Q-Q图”。P-P图的判断原则与Q-Q图的判断原则相同。不同之处在于水平坐标和垂直坐标的单位不同。P为累积比例，Q为分位数。再以家庭总收入为例。如果散点与斜线吻合较好，说明数据序列符合正态分布。明显点分散在两侧，没有集中在一条直线上，所以所有的数据序列都不是正态分布的。
3.方法三：K-S正态试验。这是在不确定数据分布是否正态时常用的检验方法。在“分析”选项卡下，选择：分析-非参数测试-旧对话框-样本K-S。使用K-S作为正态性检验是通过比较数据序列与标准正态分布之间是否存在显著差异来判断数据序列是否符合正态分布。通过比较和检测P值，P0.05(具体数值由自己设定)，说明与正态、正态分布无显著性差异。图中的分析结构为0，说明分布不是正态分布。
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