1樓：匿名使用者
一、圖示法
1、p-p圖
以樣本的累計頻率作為橫座標,以安裝正態分佈計算的相應累計概率作為縱
座標,把樣本值表現為直角座標系中的散點。如果資料服從整體分布,則樣本點應圍繞第一象限的對角線分布。
2、q-q圖
以樣本的分位數作為橫座標,以按照正態分佈計算的相應分位點作為縱坐
標,把樣本表現為指教座標系的散點。如果資料服從正態分佈,則樣本點應該呈一條圍繞第一象限對角線的直線。
以上兩種方法以q-q圖為佳,效率較高。
3、直方圖
判斷方法:是否以鍾形分布,同時可以選擇輸出正態性曲線。
4、箱式圖
判斷方法:觀測離群值和中位數。
5、莖葉圖
類似與直方圖,但實質不同。
二、計算法
1、偏度係數(skewness)和峰度係數(kurtosis)
計算公式:
g1表示偏度,g2表示峰度,通過計算g1和g2及其標準誤σg1及σg2然後作u檢驗。兩種檢驗同時得出u0.05的結論時,才可以認為該組資料服從正態分佈。
由公式可見,部分文獻中所說的「偏度和峰度都接近0……可以認為……近似服從正態分佈」並不嚴謹。
2、非引數檢驗方法
非引數檢驗方法包括kolmogorov-**irnov檢驗(d檢驗)和shapiro- wilk(w 檢驗)。
sas中規定:當樣本含量n≤2000時,結果以shapiro – wilk(w檢驗)為準,當樣本含量n >2000時,結果以kolmogorov – **irnov(d檢驗)為準。
spss中則這樣規定:(1)如果指定的是非整數權重,則在加權樣本大小位
於3和50之間時,計算shapiro-wilk統計量。對於無權重或整數權重,在加權
樣本大小位於3和5000之間時,計算該統計量。由此可見,部分spss教材裡面關於「shapiro –wilk適用於樣本量3-50之間的資料」的說法是在是理解片面,誤人子弟。(2)單樣本kolmogorov-**irnov檢驗可用於檢驗變數(例如in***e)是否為正態分佈。
對於此兩種檢驗,如果p值大於0.05,表明資料服從正態分佈。
如何判斷一組資料是不是正態分佈？能否用spss實現操作？
2樓：不是苦瓜是什麼
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤。
1.輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
2.將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下。
3.點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後乙個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈，也稱「常態分布」，又名高斯分布（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
3樓：匿名使用者
輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下
點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後乙個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈（normal distribution），也稱「常態分布」，又名高斯分布（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另乙個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鐘型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
4樓：吮指原味冰淇淋
(1)正態分佈的形式是對稱的,對稱軸是經過平均數點的垂線.
(2)**點最高,然後逐漸向兩側下降,曲線的形式是先向內彎,再向外彎.
(3)正態曲線下的面積為1.正態分佈是一族分布,它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分布形態.標準正態分佈是正態分佈的一種,其平均數和標準差都是固定的,平均數為0,標準差為1。
（4）正態分佈曲線下標準差與概率面積有固定數量關係.所有正態分佈都可以通過z分數公式轉換成標準正態分佈.
可以使用spss的explore，或pp圖，或**圖，或one-sample kolmogorov-**irnov test，或histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況（推薦histogram圖）。
一些常見的統計方法（如t檢驗、方差分析等）對資料背離正態分佈有較好的穩健性，因此你的資料只要大致滿足、或不嚴重背離正態分佈就可以使用這些統計方法。如果你的資料實在背離正態分佈太多，你應該改用非引數檢驗。如果你只需要知道乙個大致的情況，僅需要histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況就可以了
5樓：匿名使用者
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤
6樓：精神伴侶海鷗
對於這種事情要客觀的來進行認知的。
怎樣判斷資料是否服從正態分佈
7樓：瘋狂扭曲的栗子
正態分佈（normal distribution）又名高斯分布（gaussian distribution），是乙個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布，記為n（μ，σ^2）。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。
因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。我們通常所說的標準正態分佈是μ=0，σ=1的正態分佈。我們通常所說的標準正態分佈是位置引數，尺度引數的正態分佈。
8樓：匿名使用者
在spss選單中選擇分析.
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