用spss 21 0怎麼判斷正態分佈

時間 2023-03-18 03:25:12

1樓:匿名使用者

2個方法,一是explore裡面,一是非引數檢驗裡面做。

2樓:天狼太歲

spss中有很多操作可以進行正態檢驗,在此只介紹最主要和最全面最方便的操作:

1、工具欄--分析—描述性統計—探索性。

2、選擇要分析的變數,選入因變數框內,然後點選圖表,設定輸出莖葉圖和直方圖,選擇輸出正態性檢驗圖表,注意顯示(display)要選擇雙項(both)。

3、output結果。

(1)descriptives:描述中有峰度係數和偏度係數,根據上述判斷標準,資料不符合正態分佈。

sk=0,ku=0時,分佈呈正態,sk>0時,分佈呈正偏態,sk<0時,分佈呈負偏態,時,ku>0曲線比較陡峭,ku<0時曲線比較平坦。由此可判斷本資料分佈為正偏態(朝左偏),較陡峭。

(2)tests of normality:d檢驗和w 檢驗均顯示資料不服從正態分佈,當然在此,資料樣本量為1000,應以w檢驗為準。

(3)直方圖。

直方圖驗證了上述檢驗結果。

(4)此外還有莖葉圖、p-p圖、q-q圖、箱式圖等輸出結果,不再贅述。結果同樣驗證資料不符合正態分佈。

spss非正態分佈資料如何修改成為正態分佈資料!急求

3樓:墨汁諾

可以應用變數變換的方法,將不服從正態分佈的資料轉化為非正態分佈或近似正態分佈。

常用的變數變換方法有對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正玄變換等,應根據資料性質選擇適當的變數變換方法。

x』=lgx當原始資料中有小值及零時,亦可取x』=lg(x+1)還可根據需要選用x』=lg(x+k)或x』=lg(k-x)對數變換常用於(1)使服從對數正態分佈的資料正態化。如環境中某些汙染物的分佈,人體中某微量元素的分佈等,可用對數正態分佈改善其正態性。

圖形特徵。集中性:正態曲線的高峰位於正**,即均數所在的位置。

對稱性:正態曲線以均數為中心,左右對稱,曲線兩端永遠不與橫軸相交。

均勻變動性:正態曲線由均數所在處開始,分別向左右兩側逐漸均勻下降。

曲線與橫軸間的面積總等於1,相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。

4樓:中子

spss的變數正態轉換步驟:工具欄transform-rank cases,將左邊你要進行正態化的變數拖入右邊「變數」框中;點選rank types對話窗,選中normal scores選項(共四種計算方法,系統預設的是bloom計算方法,可根據你的需要進行改進),點選continue,ok,此時spss頁面上會生成兩列新變數,第一個變數,n打頭的那個就是正態化後的新變數望採納。

關於spss:以1-sample k-s 命令項檢驗正態分佈,結果怎麼看?

5樓:小白聊電子科技

1、首先在spss中,開啟需要進行檢驗的資料,如下圖所示。

2、點選分析選單,非引數檢驗,開啟舊對話方塊,然後選擇單樣本k-s,如下圖所示。

3、將左側的體重變數移動至右側的檢驗變數中,對體重進行檢驗,如下圖所示。

4、滑鼠點選右側的選項選單,勾選統計下的描述、四份位數,單擊繼續,如下圖所示。

5、此時可以看到,體重的顯著性圖示等相關資訊,就成功出現在了圖表中了。

6樓:網友

因為正態分佈檢驗的兩個假設是:

h0:正態分佈。

h1:非正態分佈。

當p > 的時候,h0成立,拒絕h1,也就是說這是正態分佈。

當p <=的時候,拒絕h0,接受h1,也就是說這是非正態分佈。

原假設h0:隨機數列 研究假設h1:正太分佈當p小於,才是證明分佈屬於正太分佈,我不知道書上為什麼那麼寫 你去問問專家吧 是怎麼一回事!

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