SPSS正态假设的检验方法 SPSS正态分布检验步骤分析

品牌型号：联想拯救者R7000

系统：Windows11家庭中文版

软件版本：IBM SPSS Statistics 27

我们在SPSS的参数统计分析时，正态分布检验是必不可少的步骤之一，t检验、方差分析、线性回归等方法都需要数据符合正态分布特征，检验的结果也决定了后续分析方法的选择。在SPSS中，软件为我们提供了数值统计检验和图形直观检验两类正态假设检验方法，二者结合能实现精准判定。接下来我将为大家介绍：SPSS正态假设的检验方法，SPSS正态分布检验步骤分析的相关内容。

一、SPSS正态假设的检验方法

在SPSS中，正态假设的检验方法大致可以分为数值检验法和图形检验法。顾名思义，数值法就是通过计算来给出精准的判断，图形法则通过分布形态直观呈现数据特征。

1、下图展示的是身高、体重变量的正态性检验结果表。其中包含了柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫和夏皮洛-威尔克（S-W）两种检验方法。如果我们使用到的样本比较小，那么可以优先参考S-W检验，如果是大样本那么就优先参考K-S检验，从结果我们就能直接看出身高、体重的显著性值均大于0.05，符合正态分布。

2、直方图是比较直观的一种正态分布图。如下图所示，直方图柱形总体上呈中间高、两边低的钟形分布的，没有明显偏态或峰态，我们就可初步判定数据近似正态分布。

3、Q-Q图也是一种可以判断正态分布的图，它通过对比数据的实际分位数与标准正态分布的理论分位数，从而可以实现更精准的图形检验。如下图所示，Q-Q图中，如果图中散点基本沿对角线均匀分布，无明显偏离，就说明数据的分位数特征与标准正态分布一致。

4、箱图。它虽然不能直接判定正态性，但是能帮助我们有效识别数据中的极端异常值。如下图所示，通过箱图我们可以查看数据的四分位数、中位数，以及是否存在超出上下限的异常点。

以上给大家介绍了两大种SPSS正态假设的检验方法，即数值检验和图形检验两大类。我们可以结合两种方法，相互比照相互印证，二者结论如果一致，就能精准判定数据的正态性。

二、SPSS正态分布检验步骤分析

在SPSS中，我们可以通过调用分析功能一次性地输出数值检验结果和图形检验结果，提高效率。接下来，我们对一组身高、体重的案例进行分析，来为大家介绍相关操作。

1、开展正态检验前，我们先在SPSS数据视图中录入规范的检验数据，确保数据无缺失值、无明显异常值。

2、点击SPSS上方菜单栏的“分析”，在下拉菜单中选择“描述统计”，再点击“探索”，即可打开探索分析的菜单，我们后续的变量选择、图形设置等操作都会在该菜单中完成。

3、打开探索分析菜单后，我们需要将案例中的身高、体重变量依次拖拽至右侧“因变量列表”中，“因子列表”保持空白即可（本案例中我们无需进行分组检验），其余设置保持默认。然后点击对话框右侧的“图”，进入图形设置窗口。如下图所示，在“描述图”中，我们勾选“直方图”，再勾选“带检验的正态图”。勾选后，SPSS就会自动输出上文中提到的直方图、Q-Q图，同时生成K-S、S-W数值检验结果。生成后，再进行结果分析即可。

以上就是SPSS正态假设的检验方法，SPSS正态分布检验步骤分析的全部内容了。掌握正态检验的方法和步骤，能从一开始就保证数据分析结果的科学性和准确性。除了教育场景外，经济、医疗、企业运营等很多领域都会用到这项小技巧，可以称得上是数据分析者必须掌握的核心基础技能。

作者：左旋葡萄糖