如何在SPSS中对样本进行正态分布检验？

一、图示法
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。
二、计算法
1、偏度系数Skewness和峰度系数Kurtosis 计算公式 g1表示偏度 g2表示峰度 通过计算 g1 和 g2 及其标准误 σg1及 σg2然后作 U检验。两种检验同时得出 U0.05 的结论时才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见部分文献中所说的“偏度和峰度都接近 0……可以认为……近似服从正态分布”并不严谨。
2、非参数检验方法 非参数检验方法包括 Kolmogorov-Smirnov 检验 D 检验 和 Shapiro- Wilk W 检验。 SAS 中规定当样本含量 n ≤2000时结果以 Shapiro – WilkW 检验为准当样本含量 n >2000 时结果以 Kolmogorov – SmirnovD 检验为准。 SPSS 中则这样规定1如果指定的是非整数权重则在加权样本大小位于 3 和 50 之间时