1樓：匿名使用者
normal test是在explore裡面，當然也可以在非引數裡面去做，而且會更好
pp圖和qq圖就更方便了，點plot自己就會出來的
2樓：匿名使用者
9uhj的色彩房地產
spss怎麼做正態分佈圖
3樓：匿名使用者
在explore裡面做
4樓：匿名使用者
資料，探索裡面有圖的
如何判斷一組資料是不是正態分佈？能否用spss實現操作？
5樓：不是苦瓜是什麼
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤。
1.輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
2.將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下。
3.點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後一個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈，也稱「常態分佈」，又名高斯分佈（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
6樓：匿名使用者
輸入資料後，左擊最上方的analyze,選擇descriptive statistic,選擇左擊explore，出現如下：
將所選資料選入dependent list,左擊plot，出現如下
點中間normallity plots with tests，左擊continue，就出現你要的正態檢驗結果了。
最後一個**中（即test of normality) sig.即p值=0.004，小於0.05，不服從正態分佈，反之服從。
正態分佈（normal distribution），也稱「常態分佈」，又名高斯分佈（gaussian distribution），最早由a.棣莫弗在求二項分佈的漸近公式中得到。c.
f.高斯在研究測量誤差時從另一個角度匯出了它。p.
s.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分佈，在統計學的許多方面有著重大的影響力。
正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱因其曲線呈鐘形，因此人們又經常稱之為鐘形曲線。
7樓：吮指原味冰淇淋
(1)正態分佈的形式是對稱的,對稱軸是經過平均數點的垂線.
(2)**點最高,然後逐漸向兩側下降,曲線的形式是先向內彎,再向外彎.
(3)正態曲線下的面積為1.正態分佈是一族分佈,它隨隨機變數的平均數、標準差的大小與單位不同而有不同的分佈形態.標準正態分佈是正態分佈的一種,其平均數和標準差都是固定的,平均數為0,標準差為1。
（4）正態分佈曲線下標準差與概率面積有固定數量關係.所有正態分佈都可以通過z分數公式轉換成標準正態分佈.
可以使用spss的explore，或pp圖，或qq圖，或one-sample kolmogorov-smirnov test，或histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況（推薦histogram圖）。
一些常見的統計方法（如t檢驗、方差分析等）對資料背離正態分佈有較好的穩健性，因此你的資料只要大致滿足、或不嚴重背離正態分佈就可以使用這些統計方法。如果你的資料實在背離正態分佈太多，你應該改用非引數檢驗。如果你只需要知道一個大致的情況，僅需要histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況就可以了
8樓：匿名使用者
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤
9樓：精神伴侶海鷗
對於這種事情要客觀的來進行認知的。
spss如何做正態分佈分析
10樓：紺凜洛
1、在spss選單中選擇分析——描述統計——探索，將需要檢驗的變數放入因變數裡面，選擇「繪製——帶檢驗的正態圖，看一下tests of normality就可以，如果成正態，sig不會小於臨界值
2、 還可以參考qq圖，如果是正態，qq圖裡的散點回呈直線，normal qq圖的橫座標是實際的資料從小到大排列，縱座標是正態分佈的期望值，所以如果實際的和正態的期望相符，散點圖就會呈一條直線；detrended qq圖的橫座標是實際觀測值，縱座標是實際觀測值減去期望值，如果資料符合正態，那麼散點應當在**橫線附近。
能不能在spss裡面作正太概率分佈圖，怎麼弄。excel呢？（急求） 20
11樓：匿名使用者
均可實現。首先給定x資料，從-3至+3範圍即可，間隔根據要顯示圖形的平滑程度來設定，若要平滑些則間隔要小一點，然後計算對應x的正態分佈概率，根據計算得到的概率作圖即可。spss和excel的做法基本類似。
公式略有不同，找找normal相關公式。
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