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spss 数据正态分布检验一、Z检验二、相关系数检验三、独立样本T检验四、相依样本T检验五、χ²独立性检验一、Z检验第一步：录入数据。
1．命名“变量视图”；2．“数据视图”中输入数据；第二步：进行分析。
第三步：设置变量；第四步：得到结果：二、相关系数检验在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。
同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。
生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。
在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如例题：生活意义和心理健康相关吗？相关系数数据的例子Participant Meaning in Life Well-being Participant Meaning in Life Well-being1 35 192 65 273 14 194 35 355 65 346 33 347 54 358 20 289 25 1210 58 2111 30 1812 37 2513 51 1914 50 2515 30 2916 70 3117 25 1218 55 2019 61 3120 53 2521 60 3222 35 1223 35 2824 50 2025 39 2426 68 3427 56 2828 19 1229 56 3530 60 35说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。
在spss中输入数据及分析步骤1：生成变量1．打开spss。
2．点击“变量视图”标签。
在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。
变量分别被命名为meaning和wellbeing。
3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。
步骤2：输入数据1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。
下面我们来看一组数据，并检验“期初平均分”数据是否呈正态分布（此数据已在SPSS里输入好）在SPSS里执行“分析—>描述统计—>频数统计表”(菜单见下图，英文版的可以找到相应位置)，然后弹出左边的对话框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。
从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。
如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：检验方法一：看偏度系数和峰度系数我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看(见下图)：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。
检验方法二：单个样本K-S检验在SPSS里执行“分析—>非参数检验—>单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。
检验结果为：从结果可以看出，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，见下图：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，我们只需要看最后一个图，见下图。
QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。
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spss正态分布检验方法SPSS正态分布检验方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款广泛应用于统计分析领域的软件，它提供了丰富的统计分析工具和功能，其中包括对数据正态分布进行检验的方法。
正态分布检验是统计学中常用的一种方法，用于检验数据是否符合正态分布。
本文将介绍在SPSS软件中如何进行正态分布检验，并对其结果进行解释。
在SPSS中，进行正态分布检验需要借助于数据分布的直方图和正态Q-Q图。
首先，我们需要导入待检验的数据，并打开“分析”菜单下的“描述统计”选项。
在弹出的对话框中选择“统计”选项，并勾选“正态分布曲线”和“Q-Q图”选项，然后点击“确定”按钮进行分析。
分析完成后，我们会得到数据的直方图和正态Q-Q图。
直方图可以直观地展示数据的分布情况，而正态Q-Q图则可以用来检验数据是否符合正态分布。
在正态Q-Q图中，数据点如果分布在一条直线附近，则表明数据符合正态分布；反之，如果数据点偏离直线较远，则表明数据不符合正态分布。
通过观察直方图和正态Q-Q图，我们可以初步判断数据是否符合正态分布。
但为了更加准确地进行判断，我们还可以借助于SPSS提供的正态性检验方法。
在SPSS中，可以使用Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验或者Anderson-Darling检验来检验数据的正态性。
这些方法都可以帮助我们对数据的正态分布进行更加严谨的检验。
在进行正态性检验时，我们需要注意以下几点。
首先，对于Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验，如果显著性水平小于0.05，则可以拒绝原假设，即数据不符合正态分布；反之，如果显著性水平大于0.05，则接受原假设，即数据符合正态分布。
而对于Anderson-Darling检验，我们需要关注统计量的大小和临界值的比较，如果统计量小于临界值，则可以认为数据符合正态分布。
spss正态分布检验方法SPSS正态分布检验方法。
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一种统计分析软件，广泛应用于社会科学、生物医学、教育研究等领域。
在数据分析过程中，正态分布检验是一项重要的统计方法，用于检验数据是否符合正态分布。
本文将介绍在SPSS中进行正态分布检验的方法及步骤。
SPSS正态分布检验方法主要包括两种统计检验，Shapiro-Wilk 检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
Shapiro-Wilk检验是一种较为常用的正态性检验方法，适用于样本量较小（通常小于50）的情况。
在SPSS中，进行Shapiro-Wilk检验的步骤如下：1. 打开SPSS软件，导入需要进行正态分布检验的数据文件。
2. 选择“分析”菜单中的“描述统计”选项，然后在弹出的对话框中选择“探索性数据分析”。
3. 在“探索性数据分析”对话框中，将需要进行正态性检验的变量移动到“因子”框中。
4. 点击“统计”按钮，在弹出的对话框中勾选“Shapiro-Wil k”复选框。
5. 点击“确定”按钮，SPSS将输出Shapiro-Wilk检验的结果，包括统计量W和显著性水平。
Kolmogorov-Smirnov检验适用于样本量较大的情况，其原理是通过比较累积分布函数来检验数据是否符合正态分布。
在SPSS中进行Kolmogorov-Smirnov检验的步骤如下：1. 打开SPSS软件，导入需要进行正态分布检验的数据文件。
2. 选择“分析”菜单中的“非参数检验”选项，然后在弹出的对话框中选择“单样本K-S检验”。
3. 在“单样本K-S检验”对话框中，将需要进行正态性检验的变量移动到“测试变量列表”框中。
4. 点击“确定”按钮，SPSS将输出Kolmogorov-Smirnov检验的结果，包括统计量D和显著性水平。
在进行正态分布检验时，需要注意以下几点：1. 正态性检验是基于样本数据进行的统计推断，结果受样本量的影响。
科学网—如何在SPSS中进行正态分布检验？一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。
如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。
2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。
如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。
以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。
3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。
4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。
5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。
二、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。
两种检验同时得出U<U0.05=1.96，即p>0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。
由公式可见，部分文献中所说的“偏度和峰度都接近0……可以认为……近似服从正态分布”并不严谨。
2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-Smirnov检验（D检验）和Shapiro- Wilk（W 检验）。
SAS中规定：当样本含量n≤2000时，结果以Shapiro –Wilk （W 检验）为准，当样本含量n >2000时，结果以Kolmogorov –Smirnov（D 检验）为准。
SPSS中则这样规定：（1）如果指定的是非整数权重，则在加权样本大小位于3和50之间时，计算Shapiro-Wilk统计量。
对于无权重或整数权重，在加权样本大小位于3 和5000 之间时，计算该统计量。
由此可见，部分SPSS教材里面关于“Shapiro –Wilk适用于样本量3-50之间的数据”的说法是在是理解片面，误人子弟。
（2）单样本Kolmogorov-Smirnov检验可用于检验变量（例如income）是否为正态分布。
正态分布的检验数据的正态分布是通过Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore来实现的，同时该命令也可以检查异常值和极值，和进行方差齐性检验（方差齐性，本节不介绍）。
打开文件data0201-protein.sav，如下图，50种树叶中粗蛋白占干重的比例，如果检验变量protein的正态性，按Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore打开如下对话框，把要检验的变量送入Dependent List框（可同时检验多个变量），Factor List框是分组变量（本例中无分组变量），Label Cases by框指定一个变量作为标识变量（可忽略），Display栏指定要输出的是统计量或统计图，或同时输出。
点击Statistics按钮，打开如下左对话框，选择要输出的统计量，选项Descriptives：描述统计量，选项M-estimators：集中趋势最大似然比（可忽略），选项outliers：5个最大值和最小值，选项Percentiles：第5、10、25、50、75、90、95百分位数，点击continue回到Explore对话框，点击Plots，打开如上右对话框，Boxplots框选择箱状图的格式，选项None：不输出箱状图，选项Factor levels together：变量按分组生成箱状图，并列输出（本例未分组），选项Dependents together：在一个图形中生成所有变量箱状图（本例只有一个变量），Descriptive框选择输出图形的类型；选项stem-and-leaf：茎叶图，选项Histogram：直方图；Normality plots with tests栏，输出正态概率和无趋势概率图，以及统计检验结果；Spread vs Level with Levene Test栏各选项与方差齐性检验有关，本节不介绍（只有选择分组变量时，才被激活）。
⽤Spss进⾏正态分布检验（图）⼀、图⽰法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直⾓坐标系中的散点。
如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第⼀象限的对⾓线分布。
2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。
如果资料服从正态分布，则样本点应该呈⼀条围绕第⼀象限对⾓线的直线。
以上两种⽅法以Q-Q图为佳，效率较⾼。
3、直⽅图判断⽅法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。
4、箱式图判断⽅法：观测离群值和中位数。
5、茎叶图类似与直⽅图，但实质不同。
⼆、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公式：g1表⽰偏度，g2表⽰峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。
两种检验同时得出U<U0.05=1.96，即p>0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。
由公式可见，部分⽂献中所说的“偏度和峰度都接近0……可以认为……近似服从正态分布”并不严谨。
2、⾮参数检验⽅法⾮参数检验⽅法包括Kolmogorov-Smirnov检验（D检验）和Shapiro- Wilk （W 检验）。
SAS中规定：当样本含量n ≤2000时，结果以Shapiro – Wilk（W 检验）为准，当样本含量n>2000 时，结果以Kolmogorov – Smirnov（D 检验）为准。
SPSS中则这样规定：（1）如果指定的是⾮整数权重，则在加权样本⼤⼩位于3和50之间时，计算 Shapiro-Wilk 统计量。
对于⽆权重或整数权重，在加权样本⼤⼩位于3 和 5000 之间时，计算该统计量。
由此可见，部分SPSS教材⾥⾯关于“Shapiro – Wilk适⽤于样本量3-50之间的数据”的说法是在是理解⽚⾯，误⼈⼦弟。
（2）单样本 Kolmogorov-Smirnov 检验可⽤于检验变量（例如income）是否为正态分布。
正态分布检验一、正态检验的必要性[1]当对样本是否服从正态分布存在疑虑时，应先进行正态检验；如果有充分的理论依据或根据以往积累的信息可以确认总体服从正态分布时，不必进行正态检验。
当然，在正态分布存疑的情况下，也就不能采用基于正态分布前提的参数检验方法，而应采用非参数检验。
二、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。
如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。
2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。
如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。
以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。
3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。
4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。
5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。
三、计算法1、峰度（Kurtosis）和偏度（Skewness）（1）概念解释峰度是描述总体中所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
这个统计量需要与正态分布相比较，峰度为0表示该总体数据分布与正态分布的陡缓程度相同；峰度大于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度小于0表示该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰。
峰度的绝对值数值越大表示其分布形态的陡缓程度与正态分布的差异程度越大。
峰度的具体计算公式为：注：SD就是标准差σ。
峰度原始定义不减3，在SPSS中为分析方便减3后与0作比较。
偏度与峰度类似，它也是描述数据分布形态的统计量，其描述的是某总体取值分布的对称性。
这个统计量同样需要与正态分布相比较，偏度为0表示其数据分布形态与正态分布的偏斜程度相同；偏度大于0表示其数据分布形态与正态分布相比为正偏或右偏，即有一条长尾巴拖在右边，数据右端有较多的极端值；偏度小于0表示其数据分布形态与正态分布相比为负偏或左偏，即有一条长尾拖在左边，数据左端有较多的极端值。
数据正态性检验及正态转换在spss中的实现1数据正态性检验1.1观察分布，预先判断主要观察直方图，以及根据峰度和偏度粗略估计研究变量的分布。
采用spss中描述统计中的频率分析来实现，具体操作如下：（1）在spss中打开数据资料文件，依次点击“分析—描述统计—频率”，如下图：（2）在弹出的对话框中，选择左边方框中要研究的变量，点击中间的箭头，将其选入右边的对话框，本文选择“胫围”作示例分析，如下图：（3）之后，选择最右边五个选项卡中的“统计”选项卡，在弹出的对话框中的右下角勾选“偏度”和“峰度”选项，点击“继续”，如下图：（4）再点击“图表”选项卡，在弹出的对话框中勾选“直方图”和“在直方图中显示正态曲线”选项，点击“继续”，如下图：（5）然后点击“确定”选项，得出如下结果：统计一栏中包括有偏度及其标准误差、峰度及其标准误差。
由结果可知：2.486(偏度)>1.96*0.061(偏度标准误差)；23.951（峰度）>1.96*0.126(峰度标准误差)，推测该胫围数据不符合正态分布。
1.2正态分布显著性检验采用spss中非参数分析方法对数据资料进行正态性检验，具体步骤如下：（1）在spss中打开数据资料文件，依次点击“分析—非参数检验—单样本k-s”，如下图：（2）在弹出的对话框中，选择左边方框中要研究的变量，点击中间的箭头，将其选入右边的对话框，本文选择“胫围”作示例分析，如下图：（3）之后，点击最右边的“精确”选项卡，在弹出的对话框中有三个选项，1、“仅渐进法”：是基于渐进分布的显著性水平的检验指标，适用于大样本，如果样本过小或者分布不好，就会影响检验的效力；2、“蒙特卡洛法”：适用于精确显著性水平的无偏估计，如果样本过大，数据处理过程太长，就应该使用这个选项；3、“精确”：精确计算概率值，可以设定数据处理的时间，如果数据处理时间超过了所设定时间30分钟，就应该使用“蒙特卡洛法”。
