正態檢驗三種方法在哪裡做

① 如何用SPSS進行正態性分析

1. 正態分布也叫常態分布，在我們後面說的很多東西都需要數據呈正態分布。下面的圖就是正態分布曲線，中間隆起，對稱向兩邊下降。

2. 

3. 從結果可以看出，K-S檢驗中,Z值為0.493，P值(sig 2-tailed)=0.968>0.05，因此數據呈近似正態分布。
   

② 正態性檢驗哪些方法

1、偏度檢驗

使用偏度檢驗時，總體具有僅在偏度方向上偏離正態的先驗信息。因而備擇假設為

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正態性分布檢驗分類：

分為定性分析、定量檢驗，定性分析通過觀察P-P圖、Q-Q圖以及箱線圖和莖葉圖；定量分析方法比較多，常用的有Shapiro-Wilk檢驗（W檢驗）、Kolmogorov-Smirnow檢驗（D檢驗）以及峰度和偏度檢驗。

正態性檢驗問題為：

H0：總體服從正態分布

H1 : 總體不服從正態分布。

在正態性檢驗中，偏度峰度正態性檢驗統計量原理清晰、計算簡單，通常被首選用來作為正態性檢驗統計量。

③ 在spss中，可以用何種方法對數據進行正態性分布檢查它們的原理分別是什麼T檢查的基本原理是什麼

T檢驗的基本原理是：首先假設零假設H0成立，即樣本間不存在顯著差異，然後利用現有樣本根據t 分布求得t值，並據此得到相應的概率值p，若p≤，則拒絕原假設，認為兩樣本間存在顯著差異。
正態性分布檢驗包括以下三種檢驗方法：
Anderson-Darling：選擇此項將執行正態性的 Anderson-Darling 檢驗 ，這是一種基於 ECDF（經驗累積分布函數）的檢驗。
Ryan-Joiner：選擇此項將執行 Ryan-Joiner 檢驗 ，它類似於 Shapiro-Wilk 檢驗 。Ryan-Joiner 檢驗是一種基於相關的檢驗。
Kolmogorov-Smirnov：選擇此項將執行正態性的 Kolmogorov-Smirnov 檢驗 ，這是一種基於 ECDF 的檢驗。

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④ spss怎麼對數組進行正態性檢驗

檢驗正態分布的辦法： 1、在spss菜單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變數放入因變數裡面，選擇「繪制——帶檢驗的正態圖，看一下tests of normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值