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看SPSS如何檢驗數(shù)據是否服從正態(tài)分布
2020-12-08
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微生物生態(tài)學研究往往是“三分靠實驗，七分靠分析”，很多分析的前提是需要你的數(shù)據服從正態(tài)分布。

如何檢驗數(shù)據是否服從正態(tài)分布呢？

在SPSS中，正態(tài)分布的檢驗方法有：計算偏度系數(shù)（Skewness）和峰度系數(shù)（Kurtosis）、Kolmogorov-Smirnov檢驗（KS檢驗或D檢驗）、Shapiro-Wilk（SW檢驗或W檢驗）、直方圖、QQ圖等。

下面本蔥通過具體例子給大家介紹如何用SPSS檢驗數(shù)據是否為正態(tài)分布：

首先需要有一組數(shù)據，如：74 75 78 77 80 80 90 76 62 79，按下述格式輸入SPSS中。

依此點擊分析-描述統(tǒng)計-描述

就會看到下述圖片，點擊繪制，我們可以選擇輸出圖片（莖葉圖、直方圖），如果想要輸出圖片，在輸出應該選擇兩者都。選擇確定，就可以看到結果了。

輸出結果如何解讀？

此表，是對數(shù)據的統(tǒng)計描述，我們可以關注下最下方的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。

偏度SK越趨近0，數(shù)據越服從正態(tài)分布，眾數(shù)=中位數(shù)=平均數(shù)；SK>0，為正偏態(tài)或左偏，眾數(shù)<中位數(shù)<平均數(shù)；SK<0，為負偏態(tài)或右偏，眾數(shù)>中位數(shù)>平均數(shù)。

峰度KG越趨近3，數(shù)據越服從正態(tài)分布；KG>3，峰度尖銳；KG<3，峰度扁平。（或exceess_KG=KG-3，exceess_KG越趨近0，數(shù)據越服從正態(tài)分布）

但是僅根據偏度和峰度還不足以判斷數(shù)據是否服從正態(tài)分布，需要做進一步的檢驗。

上表是生成的KS檢驗（D檢驗）和SW檢驗（W檢驗）的檢驗結果，此處我們關注的顯著性是Sig.即P值。當P>0.05時，可以認為數(shù)據是呈正態(tài)分布的。數(shù)據分析師培訓

由上表可以看出，KS檢驗和SW檢驗顯著性均>0.05。

由于樣本數(shù)量為10，小樣本時關注SW檢驗的結果，所以此處顯著性0.145，可以認為數(shù)據是正態(tài)分布的。

在輸出結果部分還可以生成直方圖、莖葉圖、QQ圖等，可以根據圖形做出觀測，若要檢驗是否服從正態(tài)分布還是需要用算法進行檢測。


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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }