如何判断正态分布
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。