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2014-02-10 陶立元 赵一鸣
在统计分析之前，我们往往需要考虑数据是否符合正态分布，因为不同分布的数据采用的统计描述和统计推断的方法都不一样。
下面我们来看一下SPSS软件是如何进行正态性检验的。SPSS检查数据是否正态是使用“探索”对话框进行，其操作如下：分析—描述统计—探索。
把要检查的连续变量选入因变量列表框，分组选入因子列表框，点“绘制”，选中“带检验的正态图”和“直方图”。
结果见“正态性检查”表，当 P <0.05认为不符合正态分布。需要注意的是，软件给出的两种检验方法是比较常用的正态性检验方法。其中Shapiro-Wilk更适用于比较小样本的时候（3＜ n ＜50）；而Kolmogorov-Smirnov法在样本量小的时候容易出现假阴性，因此只适用于样本量较大的情况。另外，此处给出的Kolmogorov-Smirnov法经过了Lilliefors校正，因此尽管操作略复杂，结果还是比后面的简便方法更可靠。
注意事项：①正态性检验需结合直方图、Q-Q图或P-P图，特别是当样本量少于10或多于100时，请以图为准。②多组比较每组均需要分别做正态检验，如有一组不符合正态分布或 t 分布，请使用非参数检验或进行数据变换后再进行分析。
