SPSS正态性检验: 数据分析的基石

在进行统计分析之前，准确判断数据的分布类型至关重要，这直接影响后续分析方法的选择。正态分布作为常见的计量资料分布类型之一，在医学领域具有重要意义。SPSS作为一款强大的统计软件，为我们提供了便捷的正态性检验工具。

SPSS正态性检验方法：

  • 图形法:
    • 直方图: 通过观察数据分布的形状，初步判断是否符合正态分布特征。
    • P-P图和Q-Q图: 将观察值与理论正态分布进行比较，直观地展示数据与正态分布的偏离程度。
  • 检验法:
    • Shapiro-Wilk检验: 适用于小样本数据 (n < 50>
    • Kolmogorov-Smirnov检验: 适用于大样本数据 (n > 50) 的正态性检验。

通过SPSS进行正态性检验，研究者可以快速准确地评估数据是否符合正态分布，从而为后续的统计分析选择合适的工具和方法，确保研究结果的可靠性和有效性。