SPSS如何进行正态分布检验?

　　什么是正态分布?

　　正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。主要指变量的频数或频率呈中间最多，两端逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概率分布，具体的数学公式就不再提了。

　　为什么要进行正态分布检验?

　　假设检验可分为正态分布检验、正态总体均值分布检验、非参数检验三类。正态分布检验，即判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验，具有最重要的意义，也是应用最为广泛的检验方法。许多统计过程均依赖于总体正态性，是参数统计分析的前提。

　　提醒大家：对数据进行正态性检验时，大部分数据都会拒绝正态分布假设，只要数据样本大，数据接近正态分布即可接受。

　　SPSS 如何进行正态分布检验?

　　SPSS中有很多操作可以进行正态检验，主要包括P-P概率图法、Q-Q概率图法、峰度偏度计算法以及其他统计量的计算判断方法，今天推荐全面且高效的方法。即：

　　SPSS描述统计探索分析过程，计算峰度、偏度及输出Q-Q概率图形

　　(1)主要步骤：

　　分析——描述统计——探索分析

　　绘制——直方图(带检验的正态图)

　　(2)关于峰度 Ku 和 偏度 Sk 的断：

　　Sk=0，Ku=0时，分布呈正态，Sk>0 时，分布呈正偏态，Sk0 曲线比较陡峭，Ku