SPSS实现Shapiro-Wilk正态分布检验

原创 数据小兵  2020-08-02 16:27  阅读 1,377 次
视频课程《SPSS统计分析:从入门到实践提高》

前面写过一篇《SPSS图形法检验正态分布》的文章,今天小兵分享关于小样本数据常用的正态分布检验法——Shapiro-Wilk检验,简称W检验或SW检验。

图形法检验正态分布的特点是直观,通过观察点、线、条等图形元素的形态和正态分布的差距来简要快速地判断是否(近似)服从正态分布。

图形法总结:直观、简略、快速、大概、粗糙、实用。

Shapiro-Wilk检验

Shapiro-Wilk检验等显著性假设检验方法,则从统计学意义上将样本分布与正态分布进行比较,以确定数据是否显示出与正态性的偏离或符合。

SW检验有两个基本假设:

H0:样本所来自的总体分布服从正态分布
H1:样本所来自的总体分布不服从正态分布

两个假设互斥最终仅有一个成立。哪一个成立呢,我们直接看统计软件帮我们计算得到显著性概率sig值或p值,当p值>0.05时,没有理由拒绝H0,则认为样本所来自的总体分布服从正态分布。否则不是正态分布。

注意此种方法能够检验的样本大小,在SPSS统计软件中一般认定为5000个以下。

待分析的数据要求:连续数据。

SPSS菜单操作:【分析】→【描述统计】→【探索】

1)将待分析的变量移入【因变量列表】,可以是一个变量,也可以是一次性考察多个变量的正态性。

2)根据研究目的决定是否使用【因子列表】及分组的因子变量,不填写时,对整个因变量进行检验,填写分组变量时,自动对因变量拆分分组后给出每组的统计结果。

3)点开【图】对话框。

一定要勾选的是【含检验的正态图】,其他参数选项自定。

最后执行此次检验。

Shapiro-Wilk检验结果解读

W检验结果显示,W=0.993,P值=0.704>0.05,接受H0假设,认为汽车长度这个变量数据服从正态分布。

SPSS同时给出了KS检验结果,通常认为大数据集采用该法,解读方式和SW法一致。本例略。

结论可撰写为:

在α=0.05的检验水准下,可认为汽车长度数据资料服从正态分布(W=0.993,P>0.05)。


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