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1、精选优质文档-倾情为你奉上正态性检验方法的比较理论部分正态分布是许多检验的基础,比如F检验,t检验,卡方检验等在总体不是正太分布是没有任何意义。因此,对一个样本是否来自正态总体的检验是至关重要的。当然,我们无法证明某个数据的确来自正态总体,但如果使用效率高的检验还无法否认总体是正太的检验,我们就没有理由否认那些和正太分布有关的检验有意义,下面我就对正态性检验方法进行简单的归纳和比较。一、图示法1. P-P图以样本的累计频率作为横坐标,以按照正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标,以样本值表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正态分布,则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2. Q-Q图以样本的分位数
2、作为横坐标,以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标,把样本表现为直角坐标系的散点。如果数据服从正太分布,则样本点应围绕第一象限的对角线分布。以上两种方法以Q-Q图为佳,效率较高。3. 直方图(频率直方图)判断方法:是否以钟型分布,同时可以选择输出正态性曲线。4. 箱线图 判断方法:观察矩形位置和中位数,若矩形位于中间位置且中位数位于矩形的中间位置,则分布较为对称,否则是偏态分布。5. 茎叶图判断方法:观察图形的分布状态,是否是对称分布。二、偏度、峰度检验法(冒牌K-S检验法): 1. S,K的极限分布样本偏度系数;该系数用于检验对称性,S0时,分布呈正偏态,S0时为尖峰分布,S Descri
3、ptive Statistics - P-P plots。2. Q-Q图操作步骤:(1) 工具栏Analyze - Descriptive Statistics - Q-Q plots。3. 频率直方图操作步骤:(1) 工具栏Analyze - Descriptive Statistics - Frequencies;(2) 点击Frequencies窗口中的Statistics选项;(3) 点击Frequencies窗口中的Charts选项。4. K-S检验操作步骤:(1) 工具栏Analyze - Descriptive Statistics - Explore;Dependent Lis
4、t是要被探索的变量。(2) 点击Explore窗口中的Plots选项;选项Normality plots with tests将触发K-S检验和Q-Q图。(3) 点击Explore窗口中的Options选项;Exclude cases listwise:if a case has a missing value for any variable, then they are excluded from the whole analysis.Exclude cases pairwise: data will be excluded only for analyses for which she has missing data.K-S测试结果:红框中的是-value。5. 按分组的K-S检验操作步骤:(1) 点击工具栏Data-Split File;Group Based on::按分组的变量,可以多个。(2) 点击OK后,其余按4. K-S检验操作。专心-专注-专业