spss正态性检验 csdn

SPSS正态性检验是一种用于检验数据样本是否来自正态分布的统计方法。在实际应用中，正态性检验常用于检验数据是否符合线性回归等统计模型的假设要求。

在SPSS中，进行正态性检验的方法有多种，常用的包括Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验。

Shapiro-Wilk检验是常用的正态性检验方法之一，该方法根据样本数据的观测值与均值之间的关系来判断数据是否来自正态分布。在SPSS中，可以通过在“分析”菜单下点击“描述统计-探索性数据分析”来进行Shapiro-Wilk检验。在弹出的对话框中，选择要进行检验的变量，并勾选上“正态性检验”选项，然后点击“确定”即可得到检验结果。

Kolmogorov-Smirnov检验也是一种常用的正态性检验方法，该方法通过计算样本数据与理论正态分布累积分布函数之间的差异来判断数据是否来自正态分布。在SPSS中，可以通过在“分析”菜单下点击“非参数检验-单样本-检验正态分布”来进行Kolmogorov-Smirnov检验。在弹出的对话框中，选择要进行检验的变量，并填写理论正态分布的均值和标准差，然后点击“确定”即可得到检验结果。

无论是哪种方法，通常会输出检验的统计量和显著性水平。如果显著性水平小于预设的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，即认为数据样本不来自正态分布。

需要注意的是，正态性检验是基于样本数据进行的，因此检验结果并不能完全确定数据总体是否来自正态分布，只能提供一定程度的参考。此外，对于小样本数据，正态性检验的可靠性也会受到限制，因此在实际应用中需要综合考虑其他因素来判断数据是否符合正态分布的要求。