SPSS操作详解 | 正态分布检验及转换

数据正态分布检验方法摘要

本文由菜鸟君撰写，旨在指导如何通过SPSS软件检验数据是否符合正态分布，这一步骤对后续分析方法的选择至关重要。

1. 描述性分析

描述性分析可用于初步判断数据是否正态分布，包括频数检验、偏度系数和峰度系数的观察，以及Shapiro-Wilk正态分布检验。

1.1 频数

在SPSS中，可以通过“分析—>描述统计—>频数统计表”来生成包含正态曲线的直方图，从而初步判断数据分布的形状。

1.2 偏度系数和峰度系数

进行描述统计时，偏度系数和峰度系数也可以提供数据分布形态的信息。如果这两个系数的值都小于1，数据可以认为近似正态分布。

1.3 Shapiro-Wilk正态分布检验

通过“分析——描述统计——探索”可以进行Shapiro-Wilk检验。如果检验结果的P值小于0.05，则数据不遵循正态分布。

2. 单个样本K-S检验

单个样本Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验是另一种检验数据正态分布的方法。在SPSS中通过“分析——非参数检验——旧对话框——单个样本K-S检验”执行。如果检验的P值显著（通常小于0.05），则数据不符合正态分布。

通过运用这些方法，可以有效地判断数据是否服从正态分布，为后续的统计分析提供正确的分析路径。

摘要： 本文由菜鸟君撰写，介绍了如何使用SPSS软件来检验数据的正态分布情况。检验数据是否符合正态分布对选择后续的统计分析方法（参数比较或非参数比较）至关重要。 首先，通过描述性分析，可以初步判断数据的分布情况。这包括通过SPSS中的“描述统计”功能生成直方图来观察数据的频数，以及检查偏度系数和峰度系数。如果这两个系数都小于1，数据被认为近似正态分布。此外，Shapiro-Wilk正态分布检验可以通过“描述统计——探索”来进行，其结果可以进一步确认数据是否正态分布。 第二种方法是单个样本Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验。在SPSS中，此检验通过“非参数检验——旧对话框——单个样本K-S检验”来执行。如果检验结果的P值显著（通常小于0.05），则意味着数据不遵循正态分布。 结合这些检验方法，可以有效地确定数据是否正态分布，从而指导正确选择统计分析的方法。