spss判断是否符合正态分布如下：
1、打开软件之后，在界面中，输入想要检验的数据集，输入数据集之后，方便进行下一步操作。
2、点击上方的分析选项，在出现的选项中，点击扫描统计，再点击后面的探索这个选项。
3、点击探索选项之后，在出现的下图所示的界面中，选择因变量列表这个选项。
4、在出现的选项界面，勾选“带检验的正态图”这个选项，点击继续按钮，可以查看分析结果。
5、具体的检验结果，是根据输入的数据集，进行分析的，所以，结果会有所差别。
6、还可以通过Q-Q图查看，来进行进一步的确认，如果基本在直线附近的话，就表示服从正态分布。
发展沿革：
SPSS是世界上最早的统计分析软件，由美国斯坦福大学的三位研究生，于1968年研究开发成功，同时成立了SPSS公司，并于1975年成立法人组织、在芝加哥组建了SPSS总部。2009年7月28日，IBM公司宣布将用12亿美元现金，收购统计分析软件提供商SPSS公司。如今SPSS的最新版本为25，而且更名为IBM SPSS Statistics。迄今，SPSS公司已有40余年的成长历史。
温馨提示：答案为网友推荐，仅供参考
第1个回答 2023-08-24
答案：在 SPSS 中，检验数据是否符合正态分布可以通过描述性统计分析和正态性检验，如 Kolmogorov-Smirnov 检验和 Shapiro-Wilk 检验。
操作步骤如下：
1. 打开 SPSS，导入或输入您的数据。
2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“描述性统计分析”（Descriptive Statistics）>“探索”（Explore）。
3. 在“探索”对话框中，将您想要检验的变量添加到“因变量列表”（Dependent List）中。
4. 点击“图”（Plots）按钮，在弹出的“探索：图”对话框中，勾选“正态概率图”（Normality plots with tests）选项，然后点击“继续”（Continue）。
5. 点击“确定”（OK），SPSS 将生成描述性统计分析结果和正态性检验结果。
解释：在结果输出中，您可以查看 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 检验的 p 值。如果 p 值大于预设的显著性水平（通常为 0.05），则不能拒绝原假设，认为数据符合正态分布。同时，您还可以查看正态概率图（Normal Q-Q Plot），观察数据点是否基本沿着对角线分布。如果是，则数据可能符合正态分布。
拓展内容：正态分布是统计分析中常见的分布形式，许多统计方法和假设检验都基于数据的正态性。在实际应用中，可以结合多种方法来判断数据是否符合正态分布，如直方图、偏度和峰度指标等。如果数据不符合正态分布，可以尝试进行数据转换（如对数变换、平方根变换等）或使用非参数统计方法。本回答被网友采纳
操作步骤如下：
1. 打开 SPSS，导入或输入您的数据。
2. 选择菜单栏中的“分析”（Analyze），然后选择“描述性统计分析”（Descriptive Statistics）>“探索”（Explore）。
3. 在“探索”对话框中，将您想要检验的变量添加到“因变量列表”（Dependent List）中。
4. 点击“图”（Plots）按钮，在弹出的“探索：图”对话框中，勾选“正态概率图”（Normality plots with tests）选项，然后点击“继续”（Continue）。
5. 点击“确定”（OK），SPSS 将生成描述性统计分析结果和正态性检验结果。
解释：在结果输出中，您可以查看 Kolmogorov-Smirnov 和 Shapiro-Wilk 检验的 p 值。如果 p 值大于预设的显著性水平（通常为 0.05），则不能拒绝原假设，认为数据符合正态分布。同时，您还可以查看正态概率图（Normal Q-Q Plot），观察数据点是否基本沿着对角线分布。如果是，则数据可能符合正态分布。
拓展内容：正态分布是统计分析中常见的分布形式，许多统计方法和假设检验都基于数据的正态性。在实际应用中，可以结合多种方法来判断数据是否符合正态分布，如直方图、偏度和峰度指标等。如果数据不符合正态分布，可以尝试进行数据转换（如对数变换、平方根变换等）或使用非参数统计方法。本回答被网友采纳