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spss正态分布检验步骤

原发布者:leifanlily123 下面我们来看一组数据,并检验“期初平均分”数据是否呈正态分布(此数据已在SPSS里输入好)在SPSS里执行“分析>描述统计>频数统计表”(菜单见下图,英文版的可以找到相应位置),然后弹出左边的对话

可以通过PP图或者QQ图来进行正态性检验!在进行数据输入之后,点击Graphs--选择P-P或者Q-Q进入PP或者QQ的plot以后再Test distribution中选择Normal(正态型检验) 之后点OK即可!PP图中看数据越接近一条给出的参考直线就越能说明是正态 QQ图同理!还有你提出的效度检验,我不太清楚我只是知道有信度检验,效度应该是做完数据以后的检验.你搞清楚后再进行解答这样比较好.

打开软件,建立好数据,如下图所示(如何建立数据请参考本系列第一篇的操作方法).点击Analyze,依次找到Descriptive Statistics-Explore,并点击.弹出窗口中,把变量数据(x)送入Dependent List ,把分组变量(g)送入 Factor List .分别点击Statistics.、Plots.和Options.调节不同的参数,主要是检验结果包含哪些信息.点击OK,找到以下结果,一般以sig.值大于0.05,就可以说明数据是正态性的.其它结果用来参考使用.

在spss菜单中选择分析描述统计探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择逗绘制带检验的正态图,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值还可以参考图,如果是正态,图里的散点回呈直线,normal 图的横坐标是实际的数据从小到大排列,纵坐标是正态分布的期望值,所以如果实际的和正态的期望相符,散点图就会呈一条直线;detrended 图的横坐标是实际观测值,纵坐标是实际观测值减去期望值,如果数据符合正态,那么散点应当在中央横线附近

1、在spss里面输入相关数据,按照分析→描述统计→探索的顺序进行点击.2、这个时候弹出新的对话框,直接把因变量和因子放入列表中.3、下一步需要通过绘制窗口来勾选带检验的正态图,如果没问题就确定继续.4、这样一来等生成对应的结果以后,即可进行正态性w检验了.

单样本k-s检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法.适合于探索连续型随机变量的分布形态.其零假设h0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异.一般假设你的显著性水平为a=0.05.如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a,则应拒绝零假设,认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异(就是小概率事件发生了,拒绝假设,之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在) 相反一样,大于a就是具有相似性,可以理解为服从正态分布.一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异,就是两者不相似.也可以说越接近一越好.

检验正态分布的办法: 1、在spss菜单中选择分析描述统计探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制带检验的正态图,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值

sample kolmogorov-smirnov test,或histogram图来考察你的数据的 正态分布情况(推荐histogram图).一些常见的分析方法(如t检验、方差分析等)对数据背离正态分布有 较好的稳健性,因此你的数据只要大致满足、或不严重背离正态分布

analyze--非参检验--legacy disalogs--1 sample k-s 变量放到test variables list,勾选下面的normal ok 看检验最后一行的显著性,p=0.05,正态

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为shapiro-wilks test的p值为0.017.考虑到shapiro-wilks test有较高的检验效能(相对于其他的正态性检验,如kolmogorov-smirnov test等),且p值仅为0.017,而kolmogorov-smirnov test的p值为0.168,因此你的数据也没有严重背离正态分布.如果你的后续目的是进行t检验或方差分析等,由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感,你仍然可以使用,而不必理会正态分布的问题.

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