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1，怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值

正态分布不是用spss检验出来的，而是一个基本假设，假设总体正态分布的情况下，才可以用spss里面大多数统计方法。p值有很多，主要是反映两样本所代表总体的差异的显著性。
正态分布不是用spss检验出来的，而是一个基本假设，假设总体正态分布的情况下，才可以用spss里面大多数统计方法。p值有很多，主要是反映两样本所代表总体的差异的显著性。得出p值要依据你的数据选用相应的统计方法。

怎么用SPSS对一组数据检验符合正态分布得出P值

2，spss正态性分布检验怎么操作怎么看分析

在explore里面操作
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。

spss正态性分布检验怎么操作怎么看分析

3，如何在spss中检测是否正态分布

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不会小于临界值还可以参考QQ图，如果是正态，QQ图里的散点回呈直线，normal qq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 qq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
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。

如何在spss中检测是否正态分布

4，如何在spss中进行正态分布检验

正态分布也叫常态分布，在我们后面说的很多东西都需要数据呈正态分布。下面的图就是正态分布曲线，中间隆起，对称向两边下降。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框，变量选择左边的“期初平均分”，再点下面的“图表”按钮，弹出图中右边的对话框，选择“直方图”，并选中“包括正态曲线”设置完后点“确定”，就后会出来一系列结果，包括2个表格和一个图，我们先来看看最下面的图，见下图，上图中横坐标为期初平均分，纵坐标为分数出现的频数。从图中可以看出根据直方图绘出的曲线是很像正态分布曲线。如何证明这些数据符合正态分布呢，光看曲线还不够，还需要检验：在SPSS里执行“分析—>非参数检验—>单个样本K-S检验，弹出对话框，检验变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态分布”，然后点“确定”。检验结果为：从结果可以看出，K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布。
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。

5，SPSS正态性检验怎样看图

原发布者:JustCodeIT正态性检验方法的比较理论部分正态分布是许多检验的基础，比如F检验，t检验，卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此，对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然，我们无法证明某个数据的确来自正态总体，但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验，我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义，下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。一、图示法1.P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2.Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3.直方图（频率直方图）判断方法：是否以钟型分布，同时可以选择输出正态性曲线。4.箱线图判断方法：观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置，则分布较为对称，否则是偏态分布。5.茎叶图判断方法：观察图形的分布状态,是否是对称分布。二、偏度、峰度检验法（冒牌K-S检验法）：1.S，K的极限分布样本偏度系数
如果样本量大于50，则应该使用Kolmogorov-Smirnov检验结果，反之则使用Shapro-Wilk检验的结果。spssau会输出这两个检验并且智能化说明应该使用哪个检验 直接在网页里分析即可不需要安装。
你的样本量比较小，应该看shapiro-Wilk检验的结果，符合正态分布的概率只有0.5%和3.6%。
1、P-P 图 以样本的累计频率作为横坐标以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q 图 以样本的分位数作为横坐标以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。 以上两种方法以 Q-Q 图为佳效率较高。3、直方图 判断方法是否以钟形分布同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图 判断方法观测离群值和中位数。5、茎叶图 类似与直方图但实质不同。
你没有提供图，所以谈不上看图你这个是表主要看p值，你这个非正态的我替别人做这类的数据分析蛮多的

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