如何利用SPSS对随机区组设计的资料进行正态性检验和方差齐性检验

在对数据进行t检验或者f检验之前需要让数据满足正态性的要求，所以应该对数据进行正态性检验，检验正态性的方法中，K-S检验是最普遍的方法之一，下面我们就来具体的操作一下图和进行K-S检验。

方法/步骤1.我拿到数据以后，先要在spss中组织数据，如图所示，第一列变量是我们要检验是否为正态的变量，第二列是数据的分组，即他们的组号。

有的时候你的数据没有分组，也就是只有一个组，那就没有必要写group列了2.为了分别检验每个分组的数据是否符合正态分布，我们要先将各个组分离（如果你的数据只有一个组那就没必要进行这一步了），如图所示在菜单栏上执行：data---split file3.勾选【organize output by groups】，它的意思是分组呈现变量结果，将分组情况这个变量添加到group based on中，点击ok按钮4.接着要对正太性进行检验了，我们在菜单栏上执行：analyze--nonparametric---one sample5.切换到fileds这个选项，然后将你要检验的变量放到右侧的text fields中6.切换到settings选项，然后点击【choose test】，勾选右侧的K-S检验，如图所示。

然后点击下方的options7.打开如图所示的对话框，我们将normal这个选项勾选，因为没有已知的正太分布的参数，所以选择use sample data，点击ok8.切换到text options 设置显著性水平，如图所示，一般为0.05或者0.019.点击run，你就会看到数据处理的结果了10.下面是各个组的检验结果，结果显示的很详细，每个组都没有达到显著水平，接受原假设，即所有的组都是正态分布的。

spss 数据正态分布检验方法及意义判读要观察某一属性的一组数据是否符合正态分布，可以有两种方法（目前我知道这两种，并且这两种方法只是直观观察，不是定量的正态分布检验）：1：在spss里的基本统计分析功能里的频数统计功能里有对某个变量各个观测值的频数直方图中可以选择绘制正态曲线。

具体如下：Analyze-----Descriptive S tatistics-----Frequencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。

在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histograms选项为柱状图也就是我们说的直方图，同时可以选择是否绘制该组数据的正态曲线（With norma curve），这样我们可以直观观察该组数据是否大致符合正态分布。

如下图：从上图中可以看出，该组数据基本符合正态分布。

2：正态分布的Q-Q图：在spss里的基本统计分析功能里的探索性分析里面可以通过观察数据的q-q图来判断数据是否服从正态分布。

具体步骤如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Explore打开对话框，选择Plots选项，选择Normality plots with tests选项，可以绘制该组数据的q-q 图。

图的横坐标为改变量的观测值，纵坐标为分位数。

若该组数据服从正态分布，则图中的点应该靠近图中直线。

纵坐标为分位数，是根据分布函数公式F(x)=i/n+1得出的.i为把一组数从小到大排序后第i个数据的位置，n为样本容量。

若该数组服从正态分布则其q-q图应该与理论的q-q图（也就是图中的直线）基本符合。

对于理论的标准正态分布，其q-q图为y=x直线。

非标准正态分布的斜率为样本标准差，截距为样本均值。

如下图：如何在spss中进行正态分布检验1(转)(2009-07-22 11:11:57)标签：杂谈一、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。

第五节方差分析的SPSS操作一、完全随机设计的单因素方差分析1．数据采用本章第二节所用的例1中的数据，在数据中定义一个group变量来表示五个不同的组，变量math表示学生的数学成绩。

数据输入格式如图6－3（为了节省空间，只显示部分数据的输入）：图 6-3 单因素方差分析数据输入将上述数据文件保存为“6-6-1.sav”。

2．理论分析要比较不同组学生成绩平均值之间是否存在显著性差异，从上面数据来看，总共分了5个组，也就是说要解决比较多个组（两组以上）的平均数是否有显著的问题。

从要分析的数据来看，不同组学生成绩之间可看作相互独立，学生的成绩可以假设从总体上服从正态分布，在各组方差满足齐性的条件下，可以用单因素的方差分析来解决这一问题。

单因素方差分析不仅可以检验多组均值之间是否存在差异，同时还可进一步采取多种方法进行多重比较，发现存在差异的究竟是哪些均值。

3．单因素方差分析过程（1）主效应的检验假如我们现在想检验五组被试的数学成绩（math）的均值差异是否显著性，可依下列操作进行。

①单击主菜单Analyze/Compare Means/One-Way Anova…，进入主对话框，请把math选入到因变量表列（Dependent list）中去，把group选入到因素（factor）中去，如图6-4所示：图6-4：One-Way Anova主对话框②对于方差分析，要求数据服从正态分布和不同组数据方差齐性，对于正态性的假设在后面非参数检验一章再具体介绍；One-Way Anova可以对数据进行方差齐性的检验，单击铵钮Options，进入它的主对话框，在Homogeneity-of-variance项上选中即可。

设置如下图6-5所示：图6-5：One-Way Anova的Options对话框点击Continue，返回主对话框。

③在主对话框中点击OK，得到单因素方差分析结果4．结果及解释（1）输出方差齐性检验结果Test of Homogeneity of VariancesMATHLevene Statistic df1 df2 Sig.1.238 4 35 .313上表结果显示，Levene方差齐性检验统计量的值为1.238，Sig=0.313>0.05，所以五个组的方差满足方差齐性的前提条件，如果不满足方差齐性的前提条件，后面方差分析计算F统计量的方法要稍微复杂，本章我们只考虑方差齐性条件满足的情况。

如何利用SPSS对随机区组设计的资料进行正态性检验和方差齐性检验？这个齐性检验必须先理解对哪些组进行的。

如果仅对区组或处理组作齐性检验，此时等同于单因素方差分析的方差齐性检验；如果对区组和处理组同时进行，则无法计算F值，因为此时实验数据每组的样本量为1，df2=0。

当然，如果每个区组里每个处理水平有多余2的样本时，便可以同时对区组和处理组做方差齐性检验。

因为区组设计的方差分析两个“处理”（把区组也作为一种处理看待）的交汇处（叫做“格子”）只有一个数据，做方差齐性检验比的是不同格子之间方差。

由于只有一个数据，无法算出方差，当然也计算不了F值。

由于其设计的特殊性，随机区组设计资料无法进行方差齐性检验，不要求方差齐。

但应该进行方差分析前的正态性检验。

随机区组设计资料是无重复的资料(即每个样本只有一个数据)，无法计算方差，故在显示结果中仍然看不到方差是否齐同。

test of between-subject effects中第二项的结果“df=0”通常无须理会。

方差分析只看“区组”(P<0.05，说明此设计有意义)与“处理”，若处理间的P<0.05，说明处理有统计学意义，应进一步进行两两比较。

对于非配对资料(只有一个观察变量和分组变量)，可以用One-Way ANOVA做方差齐性检验：在实践中主要根据专业知识判断资料的正态性，当各组例数较少时尤其如此，必要时也可对资料进行正态性检验。

如果确实要对区组设计资料进行正态性和方差齐性检验，可以用Analyze下Descriptive Statistics的Explore来做。

Levene检验不依赖总体分布具体形式，比其他方差齐性检验方法更为稳健。

对于包括区组设计在内的所有资料，都可以用Explore做正态性和方差齐性检验：。

SPSS数据的参数检验和方差分析SPSS软件是一种用于统计和数据分析的工具，它可以进行各种参数检验和方差分析。

本文将重点介绍SPSS中的参数检验和方差分析，并提供一些建议和注意事项。

参数检验是一种统计方法，用于确定一个或多个总体参数的真实值。

在SPSS中，可以使用各种统计方法进行参数检验，例如t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。

t检验是用于比较两个样本均值是否显著不同的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“比较均值”->“独立样本t检验”或“相关样本t检验”来执行t检验。

在进行t检验之前，需要确保数据符合正态分布和方差齐性的假设。

可以使用SPSS中的正态性检验和方差齐性检验来验证这些假设。

方差分析是用于比较三个或更多组之间差异的方法。

在SPSS中，可以通过选择“分析”->“方差”->“单因素方差分析”或“多因素方差分析”来执行方差分析。

在进行方差分析之前，同样需要检验正态性和方差齐性的假设。

在进行参数检验和方差分析时，还需确认是否使用方差分析的正确方法。

例如，如果有多个自变量，可能需要使用混合设计方差分析或多重方差分析等方法。

SPSS提供了多种不同的方差分析方法，可以根据具体研究设计选择适当的方法。

进行参数检验和方差分析时，还需要注意一些统计概念和报告结果的规范。

例如，结果中应包括样本均值、标准差、置信区间、显著性水平等信息。

此外，还应使用适当的图表和图形来展示数据和结果，以帮助读者更好地理解研究结果。

除了参数检验和方差分析，SPSS还可以进行其他类型的统计分析，例如相关分析、回归分析、因子分析等。

这些分析方法可以用来探索和描述数据之间的关系，以及预测和解释变量之间的关系。

在使用SPSS进行数据分析时，还需注意数据的质量和准确性。

确保数据输入正确、完整，处理缺失值和异常值等。

此外，也需要根据研究目的和问题选择合适的统计方法，并理解相关假设和前提条件。

总之，SPSS是一种功能强大的统计和数据分析工具，在参数检验和方差分析方面提供了丰富的方法和功能。

利用SPSS做方差分析教程在进行数据分析时，往常我们需要通过样本对总体进行推断。

然而，由于样本的随机性质和误差，我们需要应用一些常见的统计方法，如方差分析。

方差分析是一种用于比较两个或多个平均值的统计方法。

它比基于t检验的两个样本测试更灵活，因为它可以用于比较两个或多个样本数据。

SPSS是一个功能强大的数据分析工具，它提供了丰富的数据分析功能。

在本文中，我们将介绍如何使用SPSS进行方差分析。

软件准备首先，你需要下载并安装SPSS软件。

你可以到IBM的网站上下载SPSS试用版或购买正式版。

数据文件准备在进行方差分析之前，我们需要准备好数据文件。

在本次实验中，我们将使用实验数据。

该数据是每个组的平均次数和标准偏差。

可以使用以下命令查看数据：GROUP Mean Std. Deviation1 15.00 1.7342 21.00 2.1603 19.25 2.6004 23.75 1.7085 23.20 2.078执行分析在SPSS中选择“Analyze”>“General Linear Model”>“Univariate”。

1.选择因素在弹出的“Univariate”窗口中，选择要分析的有影响因素和结果变量，如下所示：Independent Variable: GroupDependent Variable: Mean2.统计在“Univariate”窗口中，选择要执行的统计分析，如下所示：Descriptive StatisticsHomogeneity of Variance TestsANOVA缺省情况下，所有三个分析选项都是选中的。

3.Descriptives在选择“Descriptives”选项后，可以查看每个组的样本数量、平均值和标准偏差。

结果如下所示：Group N Mean Std. Deviation1 4 15.00 1.7342 4 21.00 2.1603 4 19.25 2.6004 4 23.75 1.7085 4 23.20 2.0784.Homogeneity of Variance Tests在选择“Homogeneity of Variance Tests”选项后，可以查看每个组方差是否相等。

如何在spss中进行正态分布检验1(转)标签：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<=，即p>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。

spss方差分析步骤2篇SPSS方差分析步骤方差分析（Analysis of Variance, ANOVA）是一种经典的多组比较方法，也是社会科学研究、生物医学研究、经济管理和自然科学等各个领域常用的统计工具。

通过比较不同组之间的均值差异来检验各组是否存在显著差异，从而对研究问题做出合理解释。

方差分析主要用于三个或三个以上的不同组别之间的比较，以研究自变量与因变量之间的关系。

在使用SPSS软件进行方差分析的时候，需要掌握以下步骤。

步骤1：准备数据将需要进行统计分析的数据导入SPSS软件中，点击“变量视图”，添加需要分析的变量，将自变量添加至“因子”栏位，将因变量添加至“依赖”栏位。

步骤2：设置参数点击“分析”-“一般线性模型”-“单因子方差分析”，在“模型”中选择“因子”，在“因子”中选择自变量，将因变量拖入“因变量”的栏位中，最后点击OK。

步骤3：检验方差齐性点击“选项”，在弹出的对话框中选择“描述”-“定义因子的不同水平上样本数不等的比例”，然后点击“继续”和“OK”。

如果不同组别之间样本量接近，则方差齐性检验通过，否则需要采用多元方差分析进行分析。

步骤4：生成结果在SPSS的输出窗口中，可以看到方差分析结果的表格与图表。

在表格中，关注“F”值和“Sig.”（显著性水平）两列。

如果“Sig.”列中的数字小于所设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为不同组别之间的均值有显著差异，反之，则接受原假设，认为不同组别之间均值没有显著差异。

步骤5：结果的解释针对方差分析的结果，需要将其解释清楚，涉及到的内容包括方差齐性检验、显著性水平、自变量与因变量之间的关系以及各组之间的均值差异等。

需要注重文字描述和图表展示的结合，对结果的得出做出严谨而科学的解释。

总之，SPSS方差分析步骤包括数据准备、设置参数、检验方差齐性、生成结果和结果的解释。

在进行数据分析的过程中，需要注意数据的准确性和严谨性，采用合适的方法和技巧，对分析结果进行深入的思考和解释，有助于提高研究成果的质量和可信度。

《方差分析SPSS操作流程》
方差分析是一种统计方法，用于分析两个或两个以上样本均值之间差异的显著性。

在SPSS软件中，进行方差分析的操作流程如下：
1.打开SPSS软件并导入数据：在SPSS软件中选择“文件”菜单，然后点击“打开”选项。

在弹出的对话框中选择数据文件并点击“打开”。

2.选择统计分析：在SPSS软件中选择“分析”菜单，然后点击“一元方差分析”选项。

3.选择变量：在弹出的对话框中，将待分析的变量从左侧的变量列表框拖动到右侧的因子列表框中。

4.设置参数：点击“选项”按钮，可以设置一些参数，如方差齐性检验、置信水平等。

根据实际需要进行设置后点击“确定”。

5.进行方差分析：点击“确定”按钮后，SPSS将执行方差分析并将结果呈现在输出窗口中。

6.解释结果：在输出窗口的方差分析结果表中，可以查看各项指标的统计值、F值、显著性水平等。

根据这些指标，可以判断不同样本均值之间的显著性差异。

需要注意的是，在进行方差分析之前需要满足一些前提条件，如样本间独立性、数据正态性、方差齐性等。

如果数据不满足这些前提条件，可能会影响方差分析的结果。

此外，还可以使用SPSS软件进行方差分析的更进一步的分析，如多元方差分析、协方差分析等。

这些更复杂的分析方法可以帮助研究人员更全面地了解样本均值之间的差异。

总之，方差分析是一种重要的统计方法，可以用于比较两个或两个以上样本均值之间的差异。

在SPSS软件中进行方差分析的操作流程相对简单，研究人员只需要按照上述步骤进行操作即可。

例题0801随机设计的方差分析(1)正态性检验(2)方差分析第一步1第三步例题8-2 随机区组设计资料的方差分析例题8-3拉丁方设计资料的方差分析18-01 析因分析点击“添加”点击选项第九章行列表资料的假设检验（卡方检验）一、四格表的卡方检验例题9-1两个样本率的比较（不需要校正）第一种做法：数据可以还原成最初数据，然后输入。

1 输入数据2 操作步骤点击确定就ok啦。

第二种做法：1数据输入：变量视图数据视图2 操作点击数据---选中下拉框中的加权个案点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定以下操作同第一种做法。

例题9-2两个样本率的比较（需要连续性校正）操作方法同例题9-1注意:结果输出, 出现理论频数小于5的格子,故读取的结果是continuity correction连续校正一行例题9-3 交叉分类2×2表关联性分析。

1 数据输入同9-1,2，对Frequence进行加权处理即：点击加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定2 可以进行分析了点击确定即可。

数据输入和分析结果见“给同学们文件夹”配对四格表的卡方检验例题9-4配对四格表资料的观察结果有无差异的检验1 变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理3点击分析——统计描述——交叉表例题9-5配对四格表资料的关联性分析变量视图和数据视图如下：对Frequence进行加权处理以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表-点击确定即可。

二、行列表资料的卡方检验（四格表的扩展，操作相似）例题9-6 多个样本率的比较（p153页）方法参照9-1，1数据输入及处理：变量视图和数据视图2 对Frequence进行加权处理即：点击数据——加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表点击确定即可。

例题9-7 两组或多组构成比的比较（p153页）数据输入和操作同上1变量视图和数据视图如下：2 对Frequence进行加权处理即：点击数据——加权个案---选中Frequence加权个案----点击确定3以下操作同9-1,2,3，点击分析——统计描述——交叉表例题9-8 行列表分类资料关联性分析（四格表资料关联性分析的扩展）操作相似。