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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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