
SPSS中正態(tài)分布檢驗(yàn)
1、先做直方圖看看是否大概符合正態(tài)分布,這個(gè)不用說(shuō)了吧,Graph-->legacy dialogs-->histogram-->選入變量-->OK.如果距離正態(tài)分布的樣子太遠(yuǎn)了,你就不要做下面的工作啦。
2、Analyze-->descriptive statistic-->explore-->選入變量-->選右上角的plots-->打開(kāi)后,選中間的normally plots with tests -->OK。結(jié)果就出來(lái)啦。
3、它會(huì)用兩種方法來(lái)檢驗(yàn)正態(tài)分布,當(dāng)sig>0.05時(shí)服從正態(tài)分布,如果不服從正態(tài)分布,就要看峰度和偏度啦:
偏度主要是研究分布形狀是否對(duì)稱。約=0 則可以認(rèn)為分布是對(duì)稱的;
>0 則可以認(rèn)為右偏態(tài),此時(shí)在均值右邊的數(shù)據(jù)更為分散;
<0 則可以認(rèn)為左偏態(tài),同理。
峰度它是以正態(tài)分布為標(biāo)準(zhǔn),比較兩側(cè)極端數(shù)據(jù)分布情況的指標(biāo)。
正態(tài)的=0
>0 此時(shí)分布有一個(gè)沉重的尾巴,
<0 正好相反。
附加檢驗(yàn):
(Ⅱ)附加檢驗(yàn)之一,觀察正態(tài)概率圖,如果數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布,圖形的散點(diǎn)應(yīng)該呈現(xiàn)一條直線。用Plot繪制正態(tài)分布的概率圖,里面的“+”構(gòu)成一條直線(正態(tài)分布數(shù)據(jù)概率圖散點(diǎn)應(yīng)該成一條直線),“*”代表樣本數(shù)據(jù)散點(diǎn)。根據(jù)“*”覆蓋 “+”的程度,說(shuō)明樣本數(shù)據(jù)是否來(lái)自正態(tài)分布數(shù)據(jù)。
(Ⅲ)附加檢驗(yàn)之二,繪制數(shù)據(jù)的條形圖,如果數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布,條形圖呈現(xiàn)“鐘形”分布。用histogram繪制直方圖/normal在直方圖中擬合正態(tài)分布的密度曲線,可以看到,曲線幾乎是個(gè)標(biāo)準(zhǔn)鐘形,可以認(rèn)為數(shù)據(jù)是正態(tài)分布。
(Ⅳ)附加檢驗(yàn)之三,觀察描述性統(tǒng)計(jì)量中偏度系數(shù)(Skewness)g1和峰度系數(shù)(Kurtosis)g2,如果數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布,則兩者都應(yīng)該是0。用g1,g2,бg1,бg2來(lái)計(jì)算U值,用U檢驗(yàn)法。U1= 同理計(jì)算U2,要兩個(gè)都小于1.96,即p大于0.05才可以。
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