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验证一组数据是否服从正态分布
There are twenty students whose average sore are: (1 score) 56,23,59,74,49,43,39,51,37,61,43,51, 61,99,23,56, 49, 49, 75, 20Is the distribution of the series the normal distribution or not? (How to transform the data into the spss is very important.) 1、将数据输入到SPSS 2、使用分析>描述统计>探索 进行正态分布验证 关于正态性检验中,K-S和S-W哪个准确: SPSS规定:当样本含量3≤n≤5000时,结果以Shapiro-Wilk(W检验)为准,当样本含量n>5000结果以Kolmogorov-Smirnov(D检验)为准。 使用SAS时当样本含量n≤2000时,结果以Shapiro-Wilk(W检验)为准,当样本含量n>2000结果以Kolmogorov-Smirnov(D检验)为准。 在本题中,因为样本量为20,故以S-W检验为准,sig.=0.2>0.05,不显著??服从正态分布(所以K-S及S-W结果可能不准,建议通过Q-Q图、P-P图等进一步确认…?)。 sig的含义 sig表示显著性。 在spss软件统计结果中,不管是回归分析还是其它分析,都会看到sig。spss分析中sig是significance的缩写,意为“显著性”,significance test称为显著性检验。sig后面的值就是统计出的P值,根据P值进行显著性检验。 sig小于0.05 说明有95%的显著差异 小于0.001 是极其显著 小于0.01 是非常显著 小于0.05 是模型显著 当数据之间具有了显著性差异,就说明参与比对的数据不是来自于同一总体(Population),而是来自于具有差异的两个不同总体,这种差异可能因参与比对的数据是来自不同实验对象的。 比如一些一般能力测验中,大学学历被试组的成绩与小学学历被试组会有显著性差异。也可能来自于实验处理对实验对象造成了根本性状改变,因而前测后测的数据会有显著性差异。 3、查看Q-Q图进一步确认,由图可见基本在直线附近,可以认为服从正态分布 1、对收入进行排序 2、split file(如果不split,直接走下一步的话,会只输出一个总的结果) 输出结果: 1、分析>描述统计>探索 2、选择因变量列表 3、勾选带检验的整体图,确定后查看分析结果 本题中,sig=.000探索-> 点击OK,输出结果: 从K-S检验的角度来看,(不知道在一起的数据怎么分别进行正态性检验,我把他们拆开了) (1)限制饮食组(分析>描述统计>探索 进行正态分布验证,要勾选带检验的整体图,还有一种办法是直接输出KS结果) |
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