1樓：
一般是以0.05作為界限，這是比較通用的規則。你的資料並不嚴格服從正態分佈，因專為shapiro-wilks test的p值為0.
017。考慮屬到shapiro-wilks test有較高的檢驗效能（相對於其他的正態性檢驗，如kolmogorov-smirnov test等），且p值僅為0.017，而kolmogorov-smirnov test的p值為0.
168，因此你的資料也沒有嚴重背離正態分佈。如果你的後續目的是進行t檢驗或方差分析等，由於這些方法對資料背離正態分佈並不敏感，你仍然可以使用，而不必理會正態分佈的問題。
2樓：匿名使用者
你的樣本很小，看sw值即可
我替別人做這類的資料分析蠻多的
3樓：南開生態
任何bai軟體對任何分佈的檢
du驗都是預設0假設，包zhi
括正態分佈。一般以dao概率0.05為界，如果所版計權算出的概率p（即軟體中的sig.
）小於0.05就否定0假設、接受備擇假設，即不符合正態分佈；如果所計算出的概率p大於0.05就接受0假設，即符合正態分佈。
怎樣用spss檢驗兩組資料是否符合正態分佈
4樓：召嫣麻紹祺
彈出對話方塊
左下角有各種分佈的檢驗
，將需要檢驗的變數移入對話
框就可以了
答案2：：
用p-p圖或k-s方法檢驗資料的分佈情況。「此檢驗假設數
據正態分佈，但是，對偏離正態性是相當穩健的」是說t檢驗是一種較
為穩健的檢驗方法，即使資料不能滿足正態性，只要不是過於偏態，
檢驗結果也是正確的。如果偏離正態性較大，可以對資料進行變換，
再不行就做非引數檢驗。
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
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spss問題，資料檢驗呈正態分佈嗎
:::::::::::::::::::請參考以下相關問題::::::::::::::::::::
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兩組資料中怎麼計算兩組資料間的顯著性差異？
5樓：匿名使用者
1、如圖，比較兩組資料之間的差異性。
2、為excel新增分析工具的載入項外掛，步驟：office按鈕-excel選項-載入項-轉到-勾選分析工具庫。如圖：
3、選擇資料區域，資料-分析-資料分析；選擇單因素方差分析。如圖4、設定分析引數，如圖：
5、檢視分析結果，完成效果圖。
如何判斷一組資料是不是正態分佈？能否用spss實現操作？
6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。
7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。
8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
9樓：匿名使用者
可以的，在探索裡有正態性檢驗的選擇打鉤
10樓：精神伴侶海鷗
對於這種事情要客觀的來進行認知的。
使用spss處理資料，已有兩列資料，一列為變數，一列為出現的次數，怎樣做正態分佈檢驗？
11樓：匿名使用者
（1）data->weight cases->，將出現次數的變數放入weight cases右邊的框
（2）非引數檢驗裡的 1-sample k-s，將你說的變數那一列放入檢驗框，下面選擇正態分析（預設），看分析結果中最後一行sig，<0.05就不正態了。
12樓：納蘭和尚
analyze---descriptive---explore-----dependent選入次數----factor選入變數-----plots中勾選normality。。
然後ok
答案就不用解釋了吧
13樓：匿名使用者
統計好了幹嘛還求人呢
資料不服從正態分佈，在spss裡面要用什麼檢驗方法檢驗兩者之間的差異性？
14樓：楊子電影
修改資料庫預設訪問埠，使用防火牆遮蔽掉對 外開放的其他埠，禁止一切外部的埠探測行為。對資料庫記憶體儲的重要資料、敏感資料進行加密儲存，防止資料庫備份或資料檔案被盜而造成資料洩露。
按照結構化的方法儲存資料， 每個資料表都必須對各個欄位定義好（也就是先定義好表的結構），再根據表的結構存入資料，這樣做的好處就是由於資料的形式和內容在存入資料之前就已經定義好了。
所以整個資料表的可靠性和穩定性都比較高，但帶來的問題就是一旦存入資料後，如果需要修改資料表的結構就會十分困難。
而nosql資料庫由於面對的是大量非結構化的資料的儲存，它採用的是動態結構，對於資料型別和結構的改變非常的適應，可以根據資料儲存的需要靈活的改變資料庫的結構。
15樓：
額。你怎麼轉換的？？？？？
怎麼用spss對一組資料檢驗符合正態分佈，得出p值
16樓：匿名使用者
正態分佈不是用spss檢驗出來的，而是一個基本假設，假設總體正態分佈的情況下，才可以用spss裡面大多數統計方法。p值有很多，主要是反映兩樣本所代表總體的差異的顯著性。得出p值要依據你的資料選用相應的統計方法。
spss中資料不服從正態分佈怎麼做相關性分析，有人說資料量大於50可以不考慮是不是服從正態分佈（400個資料
17樓：匿名使用者
相關分析的結果只是提示作用，0.1-0.2的話意義不是很大了。
正態性的話還是要看的，可以不考慮你考慮的話也不會錯，對吧
18樓：匿名使用者
可以不考慮是否正態，p=0.00表示有相關了，不過0.1幾的r確實是低，
19樓：頭石會說話
可以先把資料標準化 轉化為z分數 在做相關看看 你的相關係數太低了
20樓：匿名使用者
可以考慮使用非引數檢驗
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