SPSS > 使用技巧 > 如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—偏度峰度系数

如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—偏度峰度系数

发布时间:2021-01-07 11: 07: 21

《如何使用SPSS检验数据是否服从正态分布—KS检验与Q-Q图》一文中,我们了解了如何使用KS检验、Q-Q图来验证数据的正态性。

接下来,本文将会继续讲解如何使用IBM SPSS Statistics的描述统计(偏度峰度系数)、探索统计检验(正态检验)数据的正态性。

一、描述统计功能

本文使用的示例数据是一组初中生的身高样本数据,其目的是检验该身高样本数据是否服从正态分布。

图1:示例数据

首先,依次单击分析-统计分析-描述选项,打开SPSS的描述分析。

图2:描述功能

将身高变量添加到变量选项框中,并单击右侧“选项”设置统计数值。

图3:选择变量

如图4所示,描述分析选项中包含了多种统计数值,为了进行数据的正态性检验,我们需要勾选“峰度”与“偏度”。

图4:描述选项

偏度,统计的是数据分布的偏斜方向和程度,完全服从正态分布的偏度值为 0;越接近于0,越接近于正态分布;反之,若偏度值显著偏离 0,则不服从正态分布。

峰度,又称峰态系数,用于描述数据分布的陡缓程度。峰度值为3时,表明数据完全服从正态分布;峰度越接近于3,数据越接近于正态分布;反之,若峰度值显著偏离3,则则不服从正态分布

从图5所示的检验结果看,其偏度值与峰度值都不接近于正态分布值,因此不能说明身高样本服从正态分布。

图5:偏度峰度数值

二、探索统计功能

接下来,我们来看一下关于探索性分析的正态性检验方法。如图6所示,依次单击分析-描述统计-探索,打开探索分析设置界面。

图6:探索统计功能

同样是对身高样本数据的正态性进行检验,如图7所示,将身高添加到因变量列表,将账号添加为个案标注依据。

然后,单击“图”选项。

图7:探索统计设置

打开图选项面板后,如图8所示,勾选“含检验的正态图”。

图8:含检验的正态图

完成以上设置后,运行检验。

由于本文检验的样本量大于50,需使用柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫的检验结果。检验结果中的显著性数值为0.00<0.05,拒绝原假设,也就是说,身高样本数据不服从正态分布。

图9:检验结果

三、小结

综上所示,IBM SPSS Statistics描述分析中的峰度与偏度数值,可以给予数据分布的概览参考,比如数据是完全服从正态分布,还是近似服从?但如果数据的峰度与偏度数值不足以说明数据的正态性的话,就需要使用到探索分析中的正态检验,检验结果的显著性。

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:IBM SPSS Statistics描述统计

读者也访问过这里:
SPSS Statistics
强大的数据分析平台
立即购买
微信群
官方微信群 立即加群
400-8765-888 kefu@makeding.com
热门文章
SPSS数据分析显著性差异分析步骤 SPSS显著性差异分析结果怎么看
数据的显著性差异分析主要有三种方法,分别是卡方检验、T检验和方差分析。这三种方法都有具体的数据要求:卡方检验是对多个类别的数据进行分析,T检验是对两组数据进行分析,方差分析是对多组数据进行检验。下面,小编具体说明一下SPSS数据分析显著性差异分析步骤,SPSS显著性差异分析结果怎么看。
2022-01-07
实践SPSS单因素方差分析之检验结果解读
在《实践SPSS单因素方差分析之变量与检验方法设置》一文中,我们已经详细地演示了IBM SPSS Statistics单因素方差分析方法的变量选择以及相关的选项、对比设置。
2021-01-11
spss如何做显著性分析 spss显著性差异分析怎么标abc
在统计分析中,显著性分析是分析相关因素之间是否存在显著影响关系的关键性指标,通过它可以说明分析结论是否由抽样误差引起还是实际相关的,可论证分析结果的准确性。下面大家一起来看看用spss如何做显著性分析,spss显著性差异分析怎么标abc。
2022-03-14
SPSS回归分析中的f值是什么 SPSS回归分析F值在什么范围合适
回归分析中以R表示相关性程度的高低,以F评价回归分析是否有统计学的意义,使用IBM SPSS Statistics进行回归分析,可以非常快速的完成R,F的计算,并且给出回归曲线方程,那么,SPSS回归分析中f值是什么?SPSS回归分析F值在什么范围合适,本文结合实例向大家作简单的说明。
2022-07-22
SPSS多元logistic回归分析的使用技巧
回归分析是数据处理中较为常用的一类方法,它可以找出数据变量之间的未知关系,得到较为符合变量关系的数学表达式,以帮助用户完成数据分析。
2021-04-26
SPSS相关性分析结果怎么看
相关性分析是对变量或个案之间相关度的测量,在SPSS中可以选择三种方法来进行相关性分析:双变量、偏相关和距离。
2021-04-23
最新文章
SPSS里面如何快速将字符赋值 SPSS文字变量赋值
在数据分析领域,如果想要对多属性或多选项的变量进行分析,研究者需要对一些文字变量进行赋值来将字符串改为数字格式,便于后续的问卷数据统计和测量。今天,我们以SPSS里面如何快速将字符赋值,SPSS文字变量赋值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS字符赋值的相关知识。
2025-06-30
SPSS因子负荷系数表怎么做 SPSS因素负荷是哪个值
在数据分析领域,SPSS因子分析可以从众多变量中提取出少数因子,这种方法一般是通过构建的指标体系计算出因子得分,而知晓因子负荷系数可以帮助研究者优化实验数据,从而实现对繁杂数据的标准化处理。今天,我们以SPSS因子负荷系数表怎么做,SPSS因素负荷是哪个值这两个问题为例,带大家了解一下SPSS因子负荷的相关知识。
2025-06-30
SPSS如何把多个题项变成一个维度 SPSS如何把多个题项分析出来
在回收调查问卷的数据后,研究者通常会对问卷中相关性较高的题项进行合并,这就需要运用到SPSS转换和计算变量的函数指令方法,从而使多个问卷题项变成一个维度来计算均值结果。本文以SPSS如何把多个题项变成一个维度,SPSS如何把多个题项分析出来这两个问题为例,带大家了解一下SPSS多题项合并的知识。
2025-06-27
SPSS方差齐性检验操作误区 SPSS方差齐性检验结果解读
方差齐性检验是用来检查不同数据之间的方差是否存在相似性,通过这种分析方法,可以判断不同组别数据的一致性。今天我就以SPSS方差齐性检验操作误区,SPSS方差齐性检验结果解读这两个问题为例,来向大家讲解一下SPSS当中方差齐性检验工具的操作技巧。
2025-06-27
SPSS交叉表行列优化技巧 SPSS交叉表格中行列层是什么意思
交叉表是用于分析两个或多个变量之间是否存在相互关联的验证图表,是一种非常简单且高效的数据分析工具,广泛应用在医疗、市场调研、商业分析等诸多领域。今天我就以SPSS交叉表行列优化技巧,SPSS交叉表格中行列层是什么意思这两个问题为例,来向大家讲解一下交叉表分析工具的相关知识。
2025-06-26
SPSS连续变量和分类变量的区别 SPSS连续变量和分类变量的关系
IBM SPSS Statistics是一款功能强大的统计软件,具备如数据处理、数理统计、分析预测,数据可视化等功能。借助IBM SPSS Statistics,我们可以快速完成数据分析工作,避免大量的数学计算,大大提高工作效率。使用IBM SPSS Statistics,首先要注意数据类型的设置,数据类型设置不正确,可能导致统计出现错误。SPSS连续变量和分类变量的区别,SPSS连续变量和分类变量的关系是怎样的,本文向大家作简单介绍。
2025-06-26

微信公众号

欢迎加入 SPSS 产品的大家庭,立即扫码关注,获取更多软件动态和资源福利。

读者也喜欢这些内容: