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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代看SPSS如何檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布
看SPSS如何檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布
2020-12-08
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微生物生態(tài)學(xué)研究往往是“三分靠實(shí)驗(yàn),七分靠分析”,很多分析的前提是需要你的數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。

如何檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布呢?

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

下面本蔥通過(guò)具體例子給大家介紹如何用SPSS檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布

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

依此點(diǎn)擊分析-描述統(tǒng)計(jì)-描述

就會(huì)看到下述圖片,點(diǎn)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(yīng)該選擇兩者都。選擇確定,就可以看到結(jié)果了。

輸出結(jié)果如何解讀?

此表,是對(duì)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述,我們可以關(guān)注下最下方的偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)。

偏度SK越趨近0,數(shù)據(jù)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(fù)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(jù)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(jù)越服從正態(tài)分布

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

上表是生成的KS檢驗(yàn)(D檢驗(yàn))和SW檢驗(yàn)(W檢驗(yàn))的檢驗(yàn)結(jié)果,此處我們關(guān)注的顯著性是Sig.即P值。當(dāng)P>0.05時(shí),可以認(rèn)為數(shù)據(jù)是呈正態(tài)分布的。數(shù)據(jù)分析師培訓(xùn)

由上表可以看出,KS檢驗(yàn)和SW檢驗(yàn)顯著性均>0.05。

由于樣本數(shù)量為10,小樣本時(shí)關(guān)注SW檢驗(yàn)的結(jié)果,所以此處顯著性0.145,可以認(rèn)為數(shù)據(jù)是正態(tài)分布的。

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


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Level Ⅰ:中國(guó)區(qū)30+省市,70+城市,250+考場(chǎng),考生可就近考場(chǎng)預(yù)約考試 >看看我所在的地哪里報(bào)名<

Level Ⅱ+Ⅲ:中國(guó)區(qū)30所城市,北京/上海/天津/重慶/成都/深圳/廣州/濟(jì)南/南京/杭州/蘇州/福州/太原/武漢/長(zhǎng)沙/西安/貴陽(yáng)/鄭州/南寧/昆明/烏魯木齊/沈陽(yáng)/哈爾濱/合肥/石家莊/呼和浩特/南昌/長(zhǎng)春/大連/蘭州>看看我所在的地哪里報(bào)名<


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3、本科以下學(xué)歷,需從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作2年以上。

? 考試時(shí)間:

一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個(gè)周六。


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3、本科以下學(xué)歷,需從事數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作4年以上。

? 考試時(shí)間:

一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個(gè)周六。

(備注:數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作不限行業(yè),可涉及統(tǒng)計(jì),數(shù)據(jù)分析,數(shù)據(jù)挖掘,數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)管理,大數(shù)據(jù)架構(gòu)等內(nèi)容。)


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