最新SPSS数据正态性检验解析教案资料
SPSS学习系列19. 正态性检验
19. 正态性检验实际中，经常需要检验数据是否服从正态分布。
一、Kolmogorov-Smirnov(K - S) 单样本检验这是一种分布拟合优度检验，即将一个变量的累积分布函数与特定分布进行比较。
有数据文件：对“数学成绩”“英语成绩”做正态性检验。
1.【分析】——【非参数检验】——【单样本】，打开“单样本非参数检验”窗口，【目标】界面勾选“自动比较观察数据和假设数据”2.【字段】界面，勾选“使用定制字段分配”，将要检验的变量“数学成绩”“英语成绩”选入【检验字段】框，3. 【设置】界面，选择“自定义检验”，勾选“检验观察分布和假设分布（Kolmogorov-Smimov检验）”点【选项】，打开“Kolmogorov-Smimov检验选项”子窗口，选择“正态分布”，勾选“使用样本数据”，点【确定】回到原窗口，点【运行】得到结果说明：样本量大于50用Kolmogorov-Smirnov检验，样本量小于50用Shapiro-Wilk检验；原假设H0：服从正态分布；H1：不服从正态分布。
P值<0.05, 拒绝原假设H0；P值>0.05, 接受原假设H0, 即服从正态分布；本例中，“数学成绩”、“英语成绩”的P值都>0.05, 故服从正态分布。
双击上面结果可以看到更详细的检验结果：注：类似的操作也可以检验数据是否服从“二项、均匀、指数、泊松”等分布。
二、用“旧对话框”进行上述检验1.【分析】——【非参数检验】——【旧对话框】——【1-样本K-S】，打开“单样本Kolmogorov-Smirnov检验”窗口，将要检验的变量选入【检验变量列表】框，【检验分布】勾选“常规”，2.点【精确】，打开“精确检验”窗口，勾选“精确”，“仅渐进法”——只计算检验统计量的渐近分布的近似概率值，而不计算确切概率，适用用样本量较大，P值远离α=0.05，节省计算时间，否则可能结果偏差较大；“Monte Carlo”——利用模拟抽样方法求得P值的近似无偏估计，适合大样本数据，节省计算时间；“精确”——计算精确的概率值（P值）。
SPSS数据处理与分析教案-数据的描述性统计分析
（项目，任务）
项目二SPSS Statistics数据创建与数据预处理
任务4图表分析
教学目标：
1．掌握交叉表格的制作方法。
2．掌握柱形图和饼图的绘制方法。
教学重点、难点：
重点：能够绘制交叉表格、柱形图、饼图。
难点：理解数据的各种图形的特点。
教学内容及过程设计
时间分配
一、制作交叉表格
子任务1：“手机销售统计.sav”文件记录了某淘宝店铺某日手机的销售数据，通过交叉表格分析消费者的性别与手机品牌的关系。
2．箱图
子任务2：打开“满意度测评.sav”文件，绘制不同营业厅的满意度的箱图，并在图中标注个案。
【步骤1】～【步骤3】
二、数据的正态性检验
1．通过直方图进行正态性检验
子任务3：在“满意度测评.sav”文件中，绘制不同营业厅的满意度的直方图。
【步骤1】～【步骤3】
2．通过正态QQ图进行正态性验证
子任务4：在“满意度测评.sav”文件中，利用正态QQ图判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤3】
3．通过正态性验证指标进行正态性验证
子任务5：在“满意度测评.sav”文件中，判断不同营业厅的满意度是否服从正态分布。
【步骤1】～【步骤4】
任务实训
在“成绩.sav”文件中，判断不同性别的成绩是否服从正态分布。
(20分钟)
(20分钟)
(10分钟)
(10分钟)
(15分钟)
课后总结分析：
【步骤1】～【步骤8】
2．中位数
子任务3：某公司员工工资数据存放在“工资统计.sav”文件中，根据此数据文件计算平均值与中位数，并比较哪一个指标更能体现工资的集中趋势。
spss-数据正态分布检验方法及意义要点
spss 数据正态分布检验方法及意义判读要观察某一属性的一组数据是否符合正态分布，可以有两种方法（目前我知道这两种，并且这两种方法只是直观观察，不是定量的正态分布检验）：1：在spss里的基本统计分析功能里的频数统计功能里有对某个变量各个观测值的频数直方图中可以选择绘制正态曲线。
具体如下：Analyze-----Descriptive S tatistics-----Frequencies，打开频数统计对话框，在Statistics里可以选择获得各种描述性的统计量，如：均值、方差、分位数、峰度、标准差等各种描述性统计量。
在Charts里可以选择显示的图形类型，其中Histograms选项为柱状图也就是我们说的直方图，同时可以选择是否绘制该组数据的正态曲线（With norma curve），这样我们可以直观观察该组数据是否大致符合正态分布。
如下图：从上图中可以看出，该组数据基本符合正态分布。
2：正态分布的Q-Q图：在spss里的基本统计分析功能里的探索性分析里面可以通过观察数据的q-q图来判断数据是否服从正态分布。
具体步骤如下：Analyze-----Descriptive Statistics-----Explore打开对话框，选择Plots选项，选择Normality plots with tests选项，可以绘制该组数据的q-q 图。
图的横坐标为改变量的观测值，纵坐标为分位数。
若该组数据服从正态分布，则图中的点应该靠近图中直线。
纵坐标为分位数，是根据分布函数公式F(x)=i/n+1得出的.i为把一组数从小到大排序后第i个数据的位置，n为样本容量。
若该数组服从正态分布则其q-q图应该与理论的q-q图（也就是图中的直线）基本符合。
对于理论的标准正态分布，其q-q图为y=x直线。
非标准正态分布的斜率为样本标准差，截距为样本均值。
如下图：如何在spss中进行正态分布检验1(转)(2009-07-22 11:11:57)标签：杂谈一、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。
最新SPSS数据分析的主要步骤资料
最新SPSS数据分析的主要步骤资料最新的SPSS数据分析主要步骤资料是指在使用SPSS进行数据分析时的一系列指导和建议。
下面是一个超过1200字的详细解释。
步骤1:定义研究目的和问题在进行数据分析之前，首先需要明确研究的目的和问题是什么。
这有助于确定所需的数据类型、变量和分析方法等。
例如，研究目的可能是探索数据中的关联性、预测一些变量的值，或者比较不同组别之间的差异。
步骤2:数据准备和清洗在进行数据分析之前，必须对数据进行准备和清洗。
这包括删除缺失数据、处理异常值和离群值、转换数据类型等。
同时，还需要检查数据是否满足分析的前提条件，如正态分布、线性关系等。
步骤3:描述性统计分析描述性统计是对数据集的基本特征进行总结和展示的过程。
它包括计算变量的均值、标准差、频数和百分比等。
通过描述性统计分析，可以了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度等。
步骤4:探索性数据分析在进行更深入的统计分析之前，建议进行一些探索性数据分析。
这包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以了解变量之间的关系和趋势。
通过可视化数据，可以帮助我们发现隐藏在数据中的模式和趋势，为进一步的分析提供指导。
步骤5:应用统计方法在进行数据分析的核心阶段，要根据研究目的和问题选择适当的统计方法。
SPSS提供了各种常见的统计方法，如相关分析、回归分析、方差分析、T检验等。
根据研究的具体情况，选择合适的方法进行分析，并根据结果进行解释和推断。
步骤6:解释和报告结果数据分析的结果需要进行解释和报告，以便他人了解研究的发现和结论。
建议使用清晰简洁的方式来解释结果，并使用图表和表格等可视化工具来提供支持。
同时，还需要注意结果的可靠性和有效性，并根据实际情况提出进一步的建议和探索。
步骤7:验证和验证结果在分析结果之后，建议对结果进行验证和验证。
这可以通过重复分析、使用其他统计方法、进行敏感性分析等来实现。
通过验证和验证结果，可以提高分析的可靠性，并确保结论的正确性和准确性。
spss统计学正态性检验教程
正态分布的检验数据的正态分布是通过Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore来实现的，同时该命令也可以检查异常值和极值，和进行方差齐性检验（方差齐性，本节不介绍）。
打开文件data0201-protein.sav，如下图，50种树叶中粗蛋白占干重的比例，如果检验变量protein的正态性，按Analyze -> Descriptive Statistics -> Explore打开如下对话框，把要检验的变量送入Dependent List框（可同时检验多个变量），Factor List框是分组变量（本例中无分组变量），Label Cases by框指定一个变量作为标识变量（可忽略），Display栏指定要输出的是统计量或统计图，或同时输出。
点击Statistics按钮，打开如下左对话框，选择要输出的统计量，选项Descriptives：描述统计量，选项M-estimators：集中趋势最大似然比（可忽略），选项outliers：5个最大值和最小值，选项Percentiles：第5、10、25、50、75、90、95百分位数，点击continue回到Explore对话框，点击Plots，打开如上右对话框，Boxplots框选择箱状图的格式，选项None：不输出箱状图，选项Factor levels together：变量按分组生成箱状图，并列输出（本例未分组），选项Dependents together：在一个图形中生成所有变量箱状图（本例只有一个变量），Descriptive框选择输出图形的类型；选项stem-and-leaf：茎叶图，选项Histogram：直方图；Normality plots with tests栏，输出正态概率和无趋势概率图，以及统计检验结果；Spread vs Level with Levene Test栏各选项与方差齐性检验有关，本节不介绍（只有选择分组变量时，才被激活）。
spss_数据正态分布检验方法及意义
如何在spss中进行正态分布检验1(转)标签：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U<=，即p>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，计算Shapiro-Wilk统计量。
对于无权重或整数权重，在加权样本大小位于3 和5000 之间时，计算该统计量。
由此可见，部分SPSS教材里面关于“Shapiro –Wilk适用于样本量3-50之间的数据”的说法是在是理解片面，误人子弟。
（2）单样本Kolmogorov-Smirnov 检验可用于检验变量（例如income）是否为正态分布。
在SPSS10.0中进行数据资料正态性检验的方法
在SPSS10.0中进行数据资料正态性检验的方法
朱红兵;何丽娟
【期刊名称】《首都体育学院学报》
【年(卷),期】2004(16)3
【摘要】正态分布检验是常用统计分析工作的前提和基础,本文通过实例对
SPSS10.0中几种常用的正态分布检验的方法作了较为详尽的介绍.
【总页数】3页(P123-125)
【作者】朱红兵;何丽娟
【作者单位】首都体育学院,北京,100088;首都体育学院,北京,100088
【正文语种】中文
【中图分类】G80-32
【相关文献】
1.用矩法进行正态性检验及其在统计软件中的实现 [J], 徐涛;韩少梅
2.F直线法及其在医学中的应用：一个新的多元正态性检验方法 [J], 陈彬;付梅菁
3.正态性检验方法在教学研究中的应用 [J], 何清;王震坤
4.对PBL教学方法在病理学教学中的应用方法及效果进行探讨 [J], 陈玲玲;
5.目的探讨易思MP妊高征监测系统临床应用于妊高征筛查及预防措施和治疗指导的好处。
方法对我院2004年9月～2006年9月54例妊高征筛查、监测、预防、诊断治疗进行分析。
结果对筛查18例中,其中妊高征预测阳性8例,经一般治疗及
药物治疗无一例发展为妊高征,对患有妊高征36例监测中,按易思MP妊高征血液
动力学分型诊断治疗,仅有一例发展为子痫。
结论易思MP妊高征监测系统可作为
筛查及诊断治疗妊高征指征。
[J], 陈艳萍
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spss 数据正态分布检验
spss 数据正态分布检验一、Z检验二、相关系数检验三、独立样本T检验四、相依样本T检验五、χ²独立性检验一、Z检验第一步：录入数据。
1．命名“变量视图”；2．“数据视图”中输入数据；第二步：进行分析。
第三步：设置变量；第四步：得到结果：二、相关系数检验在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。
同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。
生活意义的得分范围是10-70分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。
在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如例题：生活意义和心理健康相关吗？相关系数数据的例子Participant Meaning in Life Well-being Participant Meaning in Life Well-being1 35 192 65 273 14 194 35 355 65 346 33 347 54 358 20 289 25 1210 58 2111 30 1812 37 2513 51 1914 50 2515 30 2916 70 31 17 25 1218 55 2019 61 3120 53 2521 60 3222 35 1223 35 2824 50 2025 39 2426 68 3427 56 2828 19 1229 56 3530 60 35说明：变量participant包含在数据中，但不用输入SPSS。
在spss中输入数据及分析步骤1：生成变量1．打开spss。
2．点击“变量视图”标签。
在spss中将生成两个变量，一个是生活意义，另一个是心理健康。
变量分别被命名为meaning和wellbeing。
3．在“变量视图”窗口前两行分别输入变量名称meaning和wellbeing。
步骤2：输入数据1．点击“数据视图”，变量meaning和wellbeing出现在数据视图前两列。
spss数据正态分布检验
spss数据正态分布检验、Z检验二、相关系数检验三、独立样本T检验四、相依样本T检验五、 X 2独立性检验、Z检验第一步：录入数据sr**#i»l ［慢■施惘-SPSS 5im tn II t VtkWtn丈it!H D MF3凹filB JlliiD fif-iA !!)>!! El <■卅目西A"同爺溺ti ■園魁MX Iff 182无22X□1 •命名“变量视图”；2.“数据视图”中输入数据; 第二步：进行分析。
第三步：设置变量；第四步：得到结果:、相关系数检验在一项研究中，一个学生想检查生活意义和心理健康是否相关。
同意参与这项研究的30个学生测量了生活意义和心理健康。
生活意义的得分范围是10-70 分（更高的得分表示更强的生活意义），心理健康的得分范围是5-35分（更高的得分表示更健康的心理状态）。
在研究中基本的兴趣问题也可以用研究问题的方式表示，例如例题：生活意义和心理健康相关吗？相关系数数据的例子Participa nt Meaning in Life Participa nt Meaning in LifeWell-bei ng Well-bei ng1 35 19 17 25 122 65 27 18 55 203 14 19 19 61 314 35 35 20 53 255 65 34 21 60 326 33 34 22 35 127 54 35 23 35 288 20 28 24 50209 25 12 25 39 2410 58 21 26 68 3411 30 18 27 56 2812 37 25 28 19 1213 51 19 29 56 3514 50 25 30 60 3515 30 2916 70 31说明：变量participant 包含在数据中，但不用输入SPSS在spss中输入数据及分析步骤1 ：生成变量1.打开spss。
SPSS统计分析策略（1）：正态性检验与判断
SPSS统计分析策略（1）：正态性检验与判断第1讲实验性研究定量数据统计策略（1）：正态性检验与判断数据分析时需要执⾏的关键步骤之⼀是判断数据的正态性（Normality）。
统计分析拿到数据后，⾸先，研究者找到研究的⽬标变量，特别是主要结局指标（Primary outcome）。
接着，评价结局指标是何种类型的（定量还是定性或者等级）。
如果是定量数据，正态性则是接下来需要研判的内容了。
数据可根据变量的属性分为正态分布数据和偏态分布数据。
此外，在实际分析中，我们往往会将数据其分为正态分布数据、近似正态分布数据和严重偏态分布数据。
正态分布数据⾮正态分布数据（偏态分布）正态分布还是⾮正态分布的研判⾮常重要。
统计分析时，如果变量值呈正态分布，统计描述采⽤均数±标准差，假设检验可采⽤t检验、F检验；如果变量值呈偏态分布，则要采⽤中位数（四分位数间距）[M(IQR)，或M(P25，P75)]，假设检验⽅法上，⾮参数检验更合适。
实例分析将出⽣28天的20只⼤⿏随机分成两组，分别饲以⾼蛋⽩和低蛋⽩饲料，8周后观察其体重（g）。
问两种不同饲料组别的⼤⿏体重正态性情况如何？数据见数据库weight.sav.⾼蛋⽩组：133，145，112，138，99，157，126，121，139，106，115低蛋⽩组：118，75，106，87，94，110，102，124，1301思考本案例由⼏个变量组成？研究的关键变量是什么?是什么类型的数据？2案情分析本案例包括2个变量，⼀个是⼤⿏体重（g），另外⼀个是分组变量（⾼蛋⽩组和低蛋⽩组）。
主要研究的结局指标是⼤⿏体重，定量数据。
3统计分析策略数据的正态性问题，可从两个层⾯来探讨。
第⼀个层⾯是所有⼤⿏体重值放在⼀起的整体正态性，另外⼀个层⾯是⾼蛋⽩组和低蛋⽩组两组数据各⾃正态性。
前者我称为单样本正态性，后者为两样本正态性。
SPSS 操作1正态性检验界⾯：分析—描述统计—探索2单样本正态性检验界⾯①因变量列表（dependent variable）：这⼀选框选⼊检验变量、或者结局变量（是希望去探讨的⽬标变量）②图：见下图：①茎叶图和直⽅图，两者都√上。
SPSS软件正态性检验PPT教案
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练习2-11 8名新生儿的身高（cm）为55，58，54， 50，53，51，54，52，求中位数。
解 数据排序得 50，51，52，53，54，54，55，58
n8
M
1 2
x
(
n 2Leabharlann )x(n 2
1)
1 2 ( x4
检验分布类型
定义所检验的分布参数 根据样本数据估计总体参数
转换 自然对数变换 标准化值 差分变换 季节差分变换
第17页/共59页
检验分布类型
对数分布 对数正态分布 正态分布 帕累托分布 t 分布 威布尔分布 均匀分布
第18页/共59页
选择计算比例的计算公式 P-P 作图对话框设置
数值相同编秩方法
第19页/共59页
平均、最高、最低秩 次 相同值在秩次范围内 任意分配
例3-1 某地40名30-49岁健康成年男子血清胆固 醇（mmol/l)的测定结果见数据文件data3-3，试 对该资料进行正态性检验 。 P-P 作图操作提示：
单击Craphs/p-p…打开p-p作图对话框； 将血清胆固醇变量选入分析变量框； 使用默认选项，单击确定，完成操作。
如果资料服从正态分布，则样本点应呈一条 围 绕第一象限对角线的直线。
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正态去势P-P图（累计概率残差图）是以样本 的实际累计频率作为横坐标，以样本的实际累计 频率与按照正态分布计算的相应累计概率差（称 为累计概率的残差）作为纵坐标，把样本表现为 直角坐标系的散点，所描绘的图形。
如果资料服从正态分布，残差散点基本在Y=0 上下均匀分布。
如果资料服从正态分布，则样本点应呈一条 围 绕第一象限对角线的直线。
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例：请对某大学学生的身高资料进行分析，是否符合正态分布
SAS规定:n≤2000，以ShapiroWilk(W检验)为准；n>2000，以 Kolmogorow-Smirnov(D检验)为 准
如果整个图逆时针转90度，就变成变相的直 方图，也是反映分布形态的，但信息含量远 大于直方图（分布及数值大小）。
以倒数第二行为例，最左边的17是指右边的 小数点后面有17个数字。17是茎， 0001114是17个树叶，最后一行主干宽度 是10，意味上面数字得放大10倍，意思是 有3个180,3个181。
&为零碎叶子的标志。因叶子太小或太大无 法在图中显示，用 &表示。
P-P图 Q-Q图
解读： P-P图反映了变量的实际累积概率与理论 累积概率的符合程度，Q-Q图反映了变量 的实际分布与理论分布的符合程度，两者 意义相似，都可以用来考察数据资料是否 服从某种分布类型。若数据服从正态分布， 则数据点应与理论直线（即对角线）基本 重合。
因此，在实际的应用中，往往会出现这样的情况，明明直方图显示分布很对称，但正态性检验 的结果P值却<0.05，拒绝原假设认为不服从正态分布。此时建议不要太刻意追求正态性检验的 P值，一定要参考直方图、P-P图等图形工具来帮助判断。很多统计学方法，如T检验、方差分 析 等，与其说要求数据严格服从正态分布，不如说“数据分布不要过于偏态”更为合适。
虽然箱式图一般用于判定数据是否存在异常值，但如果细心， 上方很多离群值，数据像大的方向拖尾，结果与直方图判读 一致。
部分案例参考精鼎数据分析联盟、医咖会，详细文章请参考相关微信公众号
此课件下载可自行编辑修改，仅供参考！ 感谢您的支持，我们努力做得更好 谢谢!
经验法： 一般正态分布的标准差不会大于均值的1/3,这是目测判断法，最终还是要经过检验，但如果标 准差都大于均数，一般不太可能正态分布。
发现异常值！
P75
P50
P2 5
按照SPSS默认选项，如果所有数据都在四分位点 1.5倍盒子长度内，则线的端点为最大值和最小值， 否则线长度就是1.5倍盒子长度（盒子长度等于四分 位间距），在其外的值单独点出（1.5倍用圈圈表示 可疑值，3倍用*表示异常值）
本例数据很多不在参考线上，不符合正态 分布，与前W检验结果一致。
注意：
事实上，Shapiro-Wilk检验及Kolmogorov-Smirnov检验从实用性的角度，远不如图形工具 进行直观判断好用。在使用这两种检验方法的时候要注意： 当样本量较少的时候，检验结果不够敏感，即使数据分布有一定的偏离也不一定能检验出来； 当样本量较大的时候，检验结果又会太过敏感，只要数据稍微有一点偏离，P值就会<0.05，检 验结果倾向于拒绝原假设，认为数据不服从正态分布。 如果样本量足够多，即使检验结果P<0.05，数据来自的总体也可能是服从正态分布的。