SPSS图形法检验正态分布

原创 数据小兵  2020-06-28 15:46  阅读 90 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

一些统计方法要求数据具备正态性,近似或服从正态分布,所以需要提前做正态分布检验。检验正态分布的方法很多,今天小兵就来实践一下利用图形化方法检验一组数据是否服从正态分布。

即通过绘制以下三种图形,来观察数据是否符合正态分布。

1.正态QQ图
2.正态PP图
3.频数分布直方图

这三种图形,使用条件要求是连续数据变量进行分析。

正态QQ图

要求:连续数据

SPSS菜单操作:【分析】→【描述统计】→【QQ图】

将待分析的连续数据变量移入【变量】框内,软件默认是检验【正态分布】,其他参数不用设置,直接【确定】命令执行。

如何解读:观察QQ图上的点能否分布在一条直线上,是则说明近似或服从正态分布。

本例中,绝大多数的点能分布在一条直线上,直线趋势明显,可认为该连续数据近似服从正态分布。

正态PP图

要求:连续数据

SPSS菜单操作:【分析】→【描述统计】→【PP图】

将待分析的连续数据变量移入【变量】框内,这次我们考察“长度”、“销量”数据,软件默认是检验【正态分布】,其他参数不用设置,直接【确定】命令执行。

如何解读:观察PP图上的点能否分布在理论分布的直线上,是则说明近似或服从正态分布。

本例中,“长度”该组数据的绝大多数的点能分布在一条直线上,直线趋势明显,可认为该连续数据近似服从正态分布。而“销量”数据的点严重偏离理论分布所代表的直线,各点偏离直线的情况较为严重,所以认为“销量”数据不符合正态分布。

频数分布直方图

要求:连续数据

SPSS菜单操作:【图形】→【图表构建器】→图库中选择【简单直方图】

将待分析的连续数据变量移入【变量】框内,每次只能绘制一个变量的直方图,本次我们先考察“长度”、再考察“销量”数据,其他参数不用设置,直接【确定】命令执行。

如何解读:观察直方图的分布形状是否为一个倒扣的“钟”的对称形状,如果接近或相似,则近似地认为对应连续数据符合正态分布。

本例中,“长度”数据频数分布直方图的形状比较接近于倒扣的“钟形”,左右两边有一定的对称性,可认为该数据近似为正态分布数据。而“销量”数据,其频数分布直方图右拖有长尾,说明有比较多的异常值,左右两半对称性较差,初步判该组数据右偏严重,为非正态分布数据。

我是总结

图形法(或图式法)检验正态分布往往是有效的,是实际应用中较为普遍的方式,是对正态分布显著性检验(如shapiro-wilk检验)的有力辅助手段。

一些统计方法对正态分布的要求有一定的容忍度,只要数据不是严重的偏离正态分布,即可认为数据是近似服从正态分布,从而继续使用参数类检验方法。

本文完
文/图=数据小兵

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