SPSS如何验证数据是否符合正态分布 SPSS数据验证怎么用函数计算

品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

正态分布，是很多常用的分析方法比如ANOVA方差分析、t检验等，要求数据需要满足的条件。因为满足正态分布的数据，能更加准确地捕捉到差异性，而且它们的总体参数也会更加稳定。在SPSS里面，我们可以通过几种方法来检验数据的分布是否满足需求。接下来我们会介绍SPSS如何验证数据是否符合正态分布，SPSS数据验证怎么用函数计算的相关内容。

一、SPSS如何验证数据是否符合正态分布

SPSS不仅可以用来做数据的研究与运算，还可以用来做各种检验分析，比如常用的正态分析，就可以用图表、‌偏度峰度分析、数值检验这几种方法进行，下面让我们详细来看看SPSS如何验证数据是否符合正态分布。

1、在SPSS软件里检验数据的正态性，比较简单的是用“探索”的分析方法，因为里面既有图表，也有数值检验的方法可以选用。如图1所示，打开SPSS顶部的分析菜单，即可在“描述统计”里面，启用“探索”分析。

2、打开“探索分析”功能后，如图2所示，将要检验的变量添加到“因变量列表”，这里将“重量”放进去；如果有因子，可以加到“因子变量”里，这里将“组别”放进去。

3、设置好变量以后，打开“图”设置，如图3所示，在里面的选项中，勾选“含检验的正态图”，右边的“直方图”也可以一起勾选上。因为从直方图也能看出数据是否符合正态分布。

4、做好上面的设置后，SPSS就会给到一系列的正态分析结果。我们先看到直方图，如果数据满足正态性，直方图的柱体会呈现中间高，两边低的形态，就像图4所示的那样。

5、如果想看更加直观的图表，可以看SPSS输出的正态Q-Q图，这里的x轴是实测值，y轴是期待正态值。如果数据点接近于参考线，就说明数据符合正态分布，比如图5所示，数据点围绕参考线分布，说明数据满足正态性。

6、直方图、Q-Q图，主要起到参考作用，如果要准确地判断数据的正态性，要看柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫或夏皮洛-威尔克检验，前者适合大样本，后者适合小样本。这里的例子中，两个检验的显著性都大于0.05，说明不能拒绝数据满足正态分布。

二、SPSS数据验证怎么用函数计算

数据验证，一般是用来看看收集到的数据有没有问题的。在SPSS里面，我们不需要用函数计算，可以直接用软件提供的分析方法来验证，下面让我们详细来看看具体怎么操作。

1、在SPSS的表格里面整理好数据后，如图7所示，依次打开数据菜单-验证-验证数据功能。

2、在SPSS的“验证数据”功能中，将要操作的变量添加到右边的“分析变量”里面，另外，也要添加“个案标识变量”，比如样本的序号。

3、设置好变量以后，切换到“基本检验”选项卡，这里可以设定一些简单的数据验证内容，比如标记重复、缺失、不完整数据等。

4、如果有一些比较复杂的规则，可以在单变量或交叉变量规则里面设置，如果没有的话，这两个选项卡的内容可以不动。

5、验证数据后，如果有重复、缺失等问题，SPSS会自动新建一个变量，比如“空个案”，缺失的个案会记录为“1”，其他则标记为“0”。

三、小结

以上就是SPSS如何验证数据是否符合正态分布，SPSS数据验证怎么用函数计算的相关内容。SPSS可以用直方图、Q-Q图、柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫或夏皮洛-威尔克检验等方法检验数据是不是正态分布，方法多样，操作简单。对于数据的检验、验证，SPSS也有专门的功能可以用，不用自己写函数计算，用起来很方便。

作者：泽洋