IBM SPSS Statistics 中文网站 > 使用技巧 > 应用SPSS探索性分析,检验数据的正态性分布

应用SPSS探索性分析,检验数据的正态性分布

发布时间:2020-12-25 18: 32: 20

IBM SPSS Statistics探索性分析提供了数据过滤、离群值识别、假设检验等分析功能。在《应用SPSS探索性分析,快速检查数据异常值》一文中,我们应用探索性分析检查到数据中存在着极端值的情况。本节,将会继续应用检验功能检查数据的正态分布情况。

一、图分析功能简介

如图1所示,IBM SPSS Statistics探索性分析中的图功能包含了图表的可视化以及正态性检验,简单介绍如下:

1.箱图,以最大值、最小值、中位数和两个四分位数描述数据,可检查数据的对称性与分散程度。

2.描述性,包含茎叶图和直方图。

3.带检验的正态图,包含正态性检验以及正态Q-Q图。

4.含莱文检验的分布-水平图,控制分布-水平图的数据转换。

接下来,我们将简单应用以上功能到本文的例子中,用以检验不同性别的客单价数据是否符合正态分布。

图1:图分析功能

二、应用图分析功能

1、设置图分析选项

如图2所示,分别勾选“直方图”以及“含检验的正态图”两个选项,然后单击“继续”,获取分析结果。

图2:图分析选项

2、解读图分析结果

首先,我们来看一下正态性检验的数值。如图3所示,可以看到,男性客单价在两种检验中均低于0.05的置信度,因此可以拒绝其正态分布的假设。

而女性客单价在柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫检验(K-S检验)中高于0.05的置信度,在夏皮洛-威尔克检验(S-W检验)中低于0.05的置信度,因本例女性只有49个样本,属于小样本,要采用S-W检验结果,即拒绝其正态分布的假设。

图3:正态性检验

除了使用正态性检验数据,我们还可以通过正态Q-Q图,简单看一下不同性别客单价的实测值与期望正态值的关系。当数值分布于正态曲线上,表明变量符合正态分布。

如图4所示,可以看到,男性的客单价偏离正态曲线,不符合正态分布。

图4:男性客单价正态Q-Q图

如图5所示,女性的数值虽然都接近于正态曲线,但也有一些离散的值,如果样本量大一点,可能效果会更好一点。

图5:女性客单价正态Q-Q图

然后,如图5所示,选中已添加的地区变量,在新名词处输入重新编码后的变量名称:地区编码,并将其添加为新名称。

图6:女性客单价直方图

从以上结果可以看到,男性与女性的客单价均不符合正态分布的假设,这可能与样本量较少有关。以上就是IBM SPSS Statistics探索性分析的应用介绍,您学会了吗?

作者:泽洋

展开阅读全文

标签:SPSS数据分析软件

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
spss多元线性回归分析操作步骤,spss多元线性回归分析结果解读
spss多元线性回归分析操作步骤,本文会以客流量、销售量与销售额的线性关系演示spss的多元线性回归分析操作步骤,并进行spss多元线性回归分析结果解读。
2022-05-07
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怎么做逐步回归分析 逐步回归分析spss结果解读
spss怎么做逐步回归分析?逐步回归分析是多元线性回归分析的一种,可通过spss回归分析中的“步进”法来做逐步回归分析。本文会运用例子演示逐步回归分析步骤,并进行逐步回归分析spss结果解读。
2022-05-12
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
最新文章
spss合并文件的操作步骤 spss合并文件变量怎么配对
可以使用两种方式合并两个数据文件中的数据,一是包含相同个案但不同变量的数据集,另一个是包含相同变量但不同个案的数据集,本文主要向大家介绍如何合并包含相同个案但不同变量的数据集。关于SPSS合并文件的操作步骤是什么,SPSS合并文件变量怎么配对,结合实例,向大家作简单介绍。
2023-11-06
spss计算变量如何计算平方 spss计算变量如何全选
以变量为单位管理并处理数据,是使用SPSS进行建模统计分析的基础。对于有经验的数据分析工作者,这部分工作要占整个统计分析工作的70%以上。管理变量大致包括两部分内容,变量赋值(或称为变量计算)和变量转化。本文主要向大家介绍变量计算的内容,例如SPSS计算变量如何计算平方,SPSS计算变量如何全选。
2023-11-04
spss卡方检验结果线性关联是什么 spss卡方检验结果没有连续性校正
对于两组连续性变量,一般通过回归分析判断两者是否存在相关关系。对于离散型变量,则需借助卡方检验判断两者之间是否存在相关关系。变量数据类型不同,SPSS卡方检验提供的结果形式也有所不同,因此很多用户会感到不解。本文结合实例向大家介绍SPSS卡方检验结果线性关联是什么,SPSS卡方检验结果没有连续性校正原因是什么。
2023-11-02
spss回归分析如何操作 spss回归分析的基本步骤
通过回归分析,可以了解变量间是否存在相互依赖的定量关系。根据方程类型,回归分析可以分为线性回归和非线性回归。根据变量的数目多少,回归分析可以分为一元回归分析和多元回归分析。本文以最简单的一元线性回归分析为例向大家介绍SPSS回归分析如何操作,SPSS回归分析的基本步骤。
2023-10-31
spss方差齐性检验如何操作 spss方差齐性检验怎么看方差齐不齐
方差的大小代表了数据分布的离散程度,方差大,数据分布越分散,方差小,数据分布越集中。组间数据分布离散程度差别较大时,是不能进行比较的,此时不能确定两组数据的差异来源于组间还是组内,因此方差齐性检验是进行组间数据比较的基础。关于SPSS方差齐性检验如何操作,SPSS方差齐性检验怎么看方差齐不齐,本文借助实例,向大家作简单介绍。
2023-10-25
spss线性回归图怎么做 spss线性回归图怎么看结果
借助回归分析,我们可以了解到两组变量是否存在具有统计学意义的依赖关系,描述这种依赖关系的方程是什么,方程可以在多大程度上解释因变量的变化。使用SPSS,不仅可以简便的完成回归分析,还可以为变量绘制散点图,便于大家直观的了解变量间关系。关于SPSS线性回归图怎么做,SPSS线性回归图怎么看结果,本文借助实例,向大家做简单的介绍。
2023-10-25

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: