品牌型号：Dell N5010

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics

在许多统计分析工作进行处理前，都需要检验数据是否服从正态分布。正态性检验是通过样本数据判断总体数据是否服从正态分布的一种假设检验，正态性检验方法有夏皮洛-威尔克方法和柯尔莫戈洛夫-斯米洛夫方法。我们一般借助专业的统计分析软件分析数据是否服从正态分布。SPSS正态分布是什么意思，SPSS正态分布检验操作步骤是怎样的，本文将向大家作简单的说明。

一、SPSS正态分布是什么意思

若随机变量X服从一个位置参数为μ，尺度参数为σ的概率分布，且概率密度函数为：

则称X服从正态分布，该概率函数图像呈钟形，即远大于或小于μ的数据少，接近μ的数据多，而曲线的形状与σ有关，σ越大曲线越胖矮，σ越小曲线越瘦高。

正态分布是许多统计检验方法的理论基础，许多统计学检验要求数据服从或近似服从正态分布。如t检验、方差分析、相关分析以及线性回归等。

为了便于大家理解，这里向大家列举几个生产生活中服从正态分布的实例。学生的智商，学习能力，服从正态分布，整体表现为智商非常高和非常低的学生较少，智商一般的学生较多。实验过程中产生的随机误差服从正态分布，偏离真实值越多的数据出现的概率低，一旦出现说明实验过程存在系统性误差，实验人员应重新评价实验方法。人群的身高也服从正态分布，身高高和低的人数少，身高中等的人数多。

以上就是关于正态分布的基础知识。如何使用SPSS评价数据是否服从正态分布呢？我们在第二小节中介绍。

二、SPSS正态分布操作步骤

我们首先生成一组随机数据，范围为0到100的正整数，然后向SPSS录入数据，如图3所示。

点击【分析】，【描述性统计】，【探索】，如图4所示。

在图5所示界面，把数据加入到因变量列表，然后点击【图】，在弹出的对话框中勾选含检验的正态图，点击【继续】，点击【确定】。

SPSS将使用夏皮洛-威尔克方法和柯尔莫戈洛夫-斯米尔洛夫方法对数据进行正态性检验，并将结果输出至结果查看器，结果如图6所示。

无论是夏皮洛-威尔克方法还是柯尔莫戈洛夫-斯米洛夫方法，其假设均为数据服从正态分布，如果显著性大于0.05，则接受原假设，认为数据服从正态分布，如果显著性小于0.05，则认为数据不服从正态分布。本例中，两种方法显著性均为0，所以不接受原假设，认为数据不服从正态分布。

本文首先向大家介绍了SPSS正态分布是什么意思，正态分布的特点和在日常生活中服从正态分布的实例；然后向大家介绍了SPSS正态分布操作步骤，如何使用柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫方法和夏皮洛-威尔克方法进行正态分布检验。还可以通过绘制直方图-正态曲线，或者P-P图，Q-Q图等方法来检验数据是否服从正态分布，具体的方法大家可以登录SPSS中文网站查找学习。

作者：莱阳黎曼