SPSS影响效应是什么 SPSS怎么判断数据是不是正态分布

品牌型号：联想 小新14

系统：Windows 10

软件版本：IBM SPSS Statistics 31.0

影响效应量化变量间关系强度或差异大小的指标，用于评估效应的实际重要性，而非仅依赖统计显著性。连续型变量都是需要检验正态分布的。因为分布状况不同，我们选择的分析方法也不同。下面我们一起来学习关于SPSS影响效应是什么 SPSS怎么判断数据是不是正态分布的相关内容。

一、SPSS影响效应是什么

在SPSS中，影响效应是用于评估变量间关系强度，或实验处理效应大小的指标，像在相关分析、差异检验中都会用到。它是一个标准化值，不受样本容量大小影响，便于在不同研究间进行比较。简单来说，效应量就是衡量差别有多大、关系有多强的指标。下面一起来看看SPSS中常见的效应量。

1、效应量在不同的分析方法中，分布状况不同。比如在T检验中，常用Cohen's d；在方差分析中，常用Partial Eta Squared；相关分析的效应量是r；回归分析中是相关系数；卡方检验中常用Cramer's V系数。其中，Cohen's d和Partial Eta Squared在差异检验中应用较多。

2、在实际应用中，效应量常和显著性一起考量的。我们常用的显著性指标是p值，通过比较p值与0.05的大小，判断研究是否存在显著差异或相关关系。p值的结果告诉我们效应或关系是否存在，而效应量则告诉我们影响效应的强度有多大。

3、p值是一个绝对标准，大于0.05表示不存在，小于0.05表示存在，只有这两种取值情况；而效应量是相对指标，有取值范围，通过查看这个范围大小，能看出效应强度。

4、因此，在研究时，我们需要将效应量和显著性综合使用，同时汇报二者结果。效应量的优势就是不受样本容量大小影响，只要探究的是相同内容，不同的分析结果就能进行比较。

二、SPSS怎么判断数据是不是正态分布

如果我们调研到的连续性变量的数据是服从正态分布的，那我们就可以利用T检验、方差检验来对我们所调研到的数据进行比较差异的分析。如果数据不符合正态分布，那我们就要选择其他的分析方法。所以说，进行正态检验是很有必要的，有利于我们选择准确的、合适的分析方法。

检验正态分布，通常我们利用直方图、正态QQ图，以及正态pp图。那我们接下来将详细介绍如何利用SPSS来进行正态分布的检验。

1、首先我们选择第一种方式，直方图。在SPSS中导入数据后，点击图形，在下拉菜单中选择直方图。我们将销售额导入到变量当中，勾选显示正态曲线，点击确定。

2、如下图所示，这是销售额的一个分布情况。我们来看它这个曲线，类似于一个山峰的形式，所以我们可以认为它符合正态分布的，可以进行对它进行T检验、方差分析。

3、第二种，正态QQ图。点击分析-描述统计，选择QQ图，我们将销售额拖入到变量当中，别的可以默认不动，点击确定。我们来看一下这个QQ图的一个检验结果。

4、通过得出的正态QQ图结果来看，图表中所有的点接近于一条直线，所以说明数据是符合正态分布的，通过这个正态QQ图的结果来看。

5、第三种是正态pp图，通过正态pp图，也可以判断该数据是否符合正态分布。点击分析-描述统计，选择pp图，将销售额导入到变量当中，点击确定。

6、弹出结果窗口，我们来看这个正态的pp图，它的所有点位几乎落在或者接近于这条直线上，所以数据是符合的正态分布的。

以上就是SPSS影响效应是什么，SPSS怎么判断数据是不是正态分布的全部内容。文中介绍了影响效应量是用于评估变量间关系强度，或实验处理效应大小的指标。同时通过文中还学习了如何使用SPSS来进行正态分布检验，就能判断数据的分布情况，接下来就可以选择合适的分析方法。

署名：梦