SPSS统计教程:判断数据正态分布的超多方法! |
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当我们应用统计方法对数据进行分析时,会发现许多计量资料的分析方法,例如常用的T检验、方差分析、相关分析以及线性回归等等,都要求数据服从正态分布或者近似正态分布,但这一前提条件往往被使用者所忽略。因此为了保证数据满足上述统计方法的应用条件,对原始数据进行正态性检验是十分必要的,这一节内容我们主要向大家介绍如何对数据资料进行正态性检验。
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(见图1)。 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,分布的峰态陡峭(高尖);
当峰度 |
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