如题所述
spss判断是否符合正态分布如下:
1、打开软件之后,在界面中,输入想要检验的数据集,输入数据集之后,方便进行下一步操作。
2、点击上方的分析选项,在出现的选项中,点击扫描统计,再点击后面的探索这个选项。
3、点击探索选项之后,在出现的下图所示的界面中,选择因变量列表这个选项。
4、在出现的选项界面,勾选“带检验的正态图”这个选项,点击继续按钮,可以查看分析结果。
5、具体的检验结果,是根据输入的数据集,进行分析的,所以,结果会有所差别。
6、还可以通过Q-Q图查看,来进行进一步的确认,如果基本在直线附近的话,就表示服从正态分布。
发展沿革:
SPSS是世界上最早的统计分析软件,由美国斯坦福大学的三位研究生,于1968年研究开发成功,同时成立了SPSS公司,并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日,IBM公司宣布将用12亿美元现金,收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25,而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今,SPSS公司已有40余年的成长历史。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答 2023-08-24
答案:在 SPSS 中,要判断数据是否符合正态分布,可以使用描述性统计分析和正态性检验,如 Kolmogorov-Smirnov 检验和 Shapiro-Wilk 检验。
操作步骤如下:
1. 打开 SPSS,导入或输入您的数据。
2. 选择菜单栏中的“分析”(Analyze),然后选择“描述性统计分析”(Descriptive Statistics)>“探索”(Explore)。
3. 在“探索”对话框中,将您想要检验的变量添加到“因变量列表”(Dependent List)中。
4. 点击“图”(Plots)按钮,在弹出的“探索:图”对话框中,勾选“正态概率图”(Normality plots with tests)选项,然后点击“继续”(Continue)。
5. 点击“确定”(OK),SPSS 将生成描述性统计分析结果和正态性检验结果。
解释:在结果输出中,您可以查看 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 检验的 p 值。如果 p 值大于预设的显著性水平(通常为 0.05),则不能拒绝原假设,认为数据符合正态分布。同时,您还可以查看正态概率图(Normal Q-Q Plot),观察数据点是否基本沿着对角线分布。如果是,则数据可能符合正态分布。
拓展内容:正态分布是统计分析中常见的分布形式,许多统计方法和假设检验都基于数据的正态性。在实际应用中,可以结合多种方法来判断数据是否符合正态分布,如直方图、偏度和峰度指标等。如果数据不符合正态分布,可以尝试进行数据转换(如对数变换、平方根变换等)或使用非参数统计方法。本回答被网友采纳
操作步骤如下:
1. 打开 SPSS,导入或输入您的数据。
2. 选择菜单栏中的“分析”(Analyze),然后选择“描述性统计分析”(Descriptive Statistics)>“探索”(Explore)。
3. 在“探索”对话框中,将您想要检验的变量添加到“因变量列表”(Dependent List)中。
4. 点击“图”(Plots)按钮,在弹出的“探索:图”对话框中,勾选“正态概率图”(Normality plots with tests)选项,然后点击“继续”(Continue)。
5. 点击“确定”(OK),SPSS 将生成描述性统计分析结果和正态性检验结果。
解释:在结果输出中,您可以查看 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 检验的 p 值。如果 p 值大于预设的显著性水平(通常为 0.05),则不能拒绝原假设,认为数据符合正态分布。同时,您还可以查看正态概率图(Normal Q-Q Plot),观察数据点是否基本沿着对角线分布。如果是,则数据可能符合正态分布。
拓展内容:正态分布是统计分析中常见的分布形式,许多统计方法和假设检验都基于数据的正态性。在实际应用中,可以结合多种方法来判断数据是否符合正态分布,如直方图、偏度和峰度指标等。如果数据不符合正态分布,可以尝试进行数据转换(如对数变换、平方根变换等)或使用非参数统计方法。本回答被网友采纳