发布时间:2024-08-26 09: 57: 00
品牌型号:联想ThinkBook
系统:windows10 64位旗舰版
软件版本:IBM SPSS Statistics 29.0.2.0
在进行数据统计之前,为了确保统计的数据具有统计学意义,也为了找到合适的统计分析方法,一般会对数据进行正态性检验。为了让大家能更好的理解正态性检验,下面给大家详细讲解,SPSS正态性检验结果怎么分析,以及SPSS正态性检验结果怎么看。
一、SPSS正态性检验结果怎么分析
下面结合一个简单的案例给大家详细讲解正态性检验。原始数据为患者服用两种不同降血糖药物,血糖数值的正态分布情况。
1.在SPSS中,通过文件菜单栏中的“导入数据”,将原声数据导入到SPSS中,如下图所示。
2.在菜单栏中,点击“分析”菜单栏中“描述统计”下的“探索”选项。
3.在“探索”窗口,将“血糖”变量移动到因变量列表,将“药物类型”移动到因子列表中。
4.点击“统计”按钮,在弹出窗口,选中“描述”选项,设置置信区间数值。
5.点击“图”按钮,在弹出的窗口,选中“直方图”和“含检验的正态图”选项,点击“继续”按钮,返回“探索”窗口。
6.在“探索”窗口,点击“确定”按钮,SPSS就会显示正态检验分析结果,见下图。
二、SPSS正态性检验结果怎么看
对原始数据完成正态检验后,就需要对检验结果进行解读,以此判断是否具备统计学意义。下面将上文的检验结果给大家进行解读。
个案处理摘要表格体现的是不同药物类别的统计个数,简单了解就可以。描述表格中主要体现的是不同药物类型数据的平均值、方差、最大值、最小值、偏度、峰度等。
正态性检验表格很重要。在统计学中显著性参数以0.05为参考值,显著性大于0.5,则说明数据呈正态分布,显著性小于0.05,说明数据不符合正态分布。
在下图中,药物A和药物B的显著性数值分别是0.823和0.697,两种药物的显著性数值都大于0.05,说明数据符合正态分布,两种药物的差异没有统计学意义。
3.在直方图中,可以很直观的观察到,血糖数值没有特别大的偏差,正态的数据分布是符合正态分布的。
三、SPSS正态性检验方法有哪些
在数据统计中,正态检验方法主要有三大类,分别是统计检验法、图示法和描述法。在这三种检验方法中统计检验法是最严谨的检验方法,下面给大家详细讲解一下正态检验的三种方法。
统计检验法又分为三种检验法,Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Jarque-Bera检验。当样本数据小于50的时候,一般使用Shapiro-Wilk检验,样本数据大于50的时候,使用Kolmogorov-Smirnov检验和Jarque-Bera检验。
图示法可以检验数据的分布情况,也可以检验数据的正态性。图示法有三类,分别是直方图、P-P图和Q-Q图。比如说直方图,在进行观察的时候,主要看数据是不是呈现中间高,两边低的分布趋势,如果是,则可以认为数据符合正态分布。
描述法在判断数据正态性的时候,主要是通过偏度和峰度数值,验证数据是否符合正态分布,是一种辅助方法。
总结:以上就是SPSS正态性检验结果怎么分析,以及SPSS正态性检验结果怎么看的全部内容。本文不仅给大家讲解了在SPSS中如何进行正态性检验,还给大家讲解了怎么看正态性检验结果。同时,也给大家详细介绍了正态性检验的三种方法,希望能帮助到有需要的小伙伴。
作者:子楠
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