如何进行正态分布的检验,怎样检验数据是否符合正态分布？

1.偏度检验使用偏度检验时,总体具有仅在偏度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为检验统计量为当总体服从正态分布时, 的极限分布是因此水平为 α检验的拒绝域为这里是标准正态分布的分位数。
2.峰度检验使用峰度检验时,总体具有仅在峰度方向上偏离正态的先验信息。因而备择假设为检验的统计量为当总体服从正态分布时的极限分布是因此水平为α检验的拒绝域为或
3.偏度和峰度联合检验使用联合检验的条件为: 总体具有在偏度和峰度方向上都偏离正态的先验信息,它的备择假设为首先计算统计量的值,然后根据该统计量的极限分布自由度是2 的分布,所以水平为 α检验的拒绝域是 ,其中是自由度是2的分布的分位数

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怎样检验数据是否符合正态分布？
1.根据偏度系数和峰度系数判断。
SPSS 菜单栏，Analyze—Reports—Report Summaries in Rows「分析」→「描述统计」→「探索」→弹出对话框中，选择要分析的变量→点击「选项点」，弹出对话框中勾选「带检验的正态图」→「确定」。
由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态分布。
查看Q-Q图进一步确认。
若偏度系数Skewness=-0.333;
峰度系数Kurtosis=0.886；
两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。
或者通过Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives分析过程的Op t ions的选择项Distribution 中计算偏度、峰度;通过Analyze—Compare means—means 分析过程的Options 的选择项 Statistics 中选择统计量Skewness (偏度)、Kurtosis (峰度)来对数据资料进行正态性检验。

【如何进行正态分布的检验,怎样检验数据是否符合正态分布？】检验方法二：
单个样本K-S检验（样本量小于50用Shapiro-Wilk检验。）。
根据P值是否大于0.05确定是否为正态性，大于为正态性，小于为非正态性。
SPSS，「分析」→「非参数检验」→「单个样本K-S检验」→弹出对话框中，选择要分析的变量，检验分布选择「正态分布」→「确定」。K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig 2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布

检验方法三：
Q-Q图检验。
在SPSS里执行“图表—>Q-Q图”，弹出对话框，变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多，我们只需要看最后normal Q-Q plot，QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。