Question

如何判断正态性检验的数据是否服从正态分布？

Answer 1

判断正态分布的方法如下：

一、正态性检验：偏度和峰度。

1、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。

当偏度≈0时，可认为分布是对称的，服从正态分布；

当偏度>0时，分布为右偏，即拖尾在右边，峰尖在左边，也称为正偏态；

当偏度<0时，分布为左偏，即拖尾在左边，峰尖在右边，也称为负偏态；

2、峰度（Kurtosis）：描述数据分布形态的陡缓程度。

当峰度≈0时，可认为分布的峰态合适，服从正态分布（不胖不瘦）；

当峰度>0时，分布的峰态陡峭（高尖）；

当峰度<0时，分布的峰态平缓（矮胖）；

3、SPSS操作方法。

4、结果解读。

二、正态性检验：图形判断。

1、直方图：表示连续性变量的频数分布，可以用来考察是否服从正态分布

选择“图形”下拉菜单中的“旧对话框”，选择“旧对话框”中的“直方图”；

把变量“x2”放入变量框中，勾选“显示正态曲线”；

2、P-P图和Q-Q图。

（1）P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度，Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度，两者意义相似，都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布，则数据点应与理论直线（即对角线）基本重合。

（2）SPSS操作：

选择“分析”下来菜单中的“描述统计”，及“描述统计”下的“P-P图”；

选择变量，及勾选正态分布；生成如下图形。

三、正态性检验：非参数检验方法。