Question

非正态分布用什么检验?

Answer 1

问题一：非正态分布的数据在SPSS中怎么求差异性 均值+方差可以看出些问题的吧。

问题二：如何判断数据是非正态分布的 正态分布平均值1035.2，置信区间(1033.2,1037.3)方差595.5501，置信区间(594.6990,597.6117)用MATLAB画出分布直方图，估计为正态分布；求法：设上述数据为向量X；选取“取伪”错误的概率a=0.01；利用Jarque-Bera检验原则校验数据正态分布的合理性；命令为：jbtest(X,0.01)得到结果为0，说明数据基本符合正态分布要求；利用正态分布拟合函数求正态分布基本参数：得到平均值u，平均值置信区间Au，方差o，方差置信区间Ao。

问题三：非正态分布的简介 但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对正态分布而言，将不遵从正态分布的其他类型的分布统称为非正态分布。

问题四：非正态分布计量资料怎样做相关分析 可以通过Excel的Correl函数计算相关系数，来判断相关性。也可使用Pearson计算相关系数判断相关性。在使用函数时，Excel提示如何操作
关于非正态计量资料的比较，建议采用非参数统计方法，具体的你可以参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法

问题五：如果是非正态分布的样本，可以用T检验吗？ 不满足正态就做非参数

问题六：如何用spss进行非正态性数据的检验 单样本K-S检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适合于探索连续型随机变量的分布形态。 其零假设H0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异。 一般假设你的显著性水平为a=0.05。 如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a，则应拒绝零假设，认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异（就是小概率事件发生了，拒绝假设，之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在） 相反一样，大于a就是具有相似性，可以理解为服从正态分布。 一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异，就是两者不相似。 也可以说越接近一越好。

问题七：非正态分布的数据在SPSS中怎么求差异性 均值+方差可以看出些问题的吧。

问题八：怎么检验一个分布是不是正态分布 正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。标准正态分布是正态分布的一种，具有正态分布的所有特征。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。 两者特点比较： (1)正态分布的形式是对称的，对称轴是经过平均数点的垂线。 (2)中央点最高，然后逐渐向两侧下降，曲线的形式是先向内弯，再向外弯。 (3)正态曲线下的面积为1。正态分布是一族分布，它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。（4）正态分布曲线下标准差与概率面积有固定数量关系。所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布。把你的数据画成图 对比一下

问题九：非正态分布计量资料怎样做相关分析 可以通过Excel的Correl函数计算相关系数，来判断相关性。也可使用Pearson计算相关系数判断相关性。在使用函数时，Excel提示如何操作
关于非正态计量资料的比较，建议采用非参数统计方法，具体的你可以参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早采用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法

问题十：非正态分布的简介 但在有些情况下，观测值不遵从正态分布，而遵从其他类型的分布，比如偏态分布。相对正态分布而言，将不遵从正态分布的其他类型的分布统称为非正态分布。