如何对数据进行正态性检验？

Question

如题所述

Answer 1

在探索数据的分布特性时，Shapiro-Wilk正态分布检验是一种不可或缺的工具。SPSS提供了直观且严谨的方法，尤其对于小样本数据，它能帮助我们确定数据是否严格或近似符合正态分布。今天，我们将深入探讨如何在SPSS中进行这一重要检验。

不同于图形法的直观性，Shapiro-Wilk检验（简称SW检验）是从统计学角度出发，通过计算样本与正态分布的偏差，来验证数据的正态性假设。其基本假设分为两种：

H0: 你所研究的样本总体服从正态分布</
H1: 你所研究的样本总体不服从正态分布</

通过计算得到的显著性概率（p值或sig值），我们判断哪个假设更站得住脚。如果p值大于0.05，我们倾向于接受H0，认为数据符合正态分布；反之，数据则表现出非正态性特征。

值得注意的是，SW检验适用于样本量小于5000的情况，且需要处理的数据为连续性数据。在SPSS中，你可以通过以下步骤进行操作：

在【分析】→【描述统计】→【探索】菜单中，选择你的因变量，可以是一个变量或多个变量的综合检验。
根据研究需求，选择是否添加【因子列表】及分组变量，以便对变量进行更细致的分析。
务必在【图】对话框中勾选【含检验的正态图】选项，其他设置根据个人需求自定义。

以汽车长度数据为例，假设检验结果为W=0.993，P值=0.704，由于P值大于0.05，我们得出结论：在α=0.05的检验水准下，汽车长度数据资料服从正态分布。

虽然在大数据集上，KS检验可能更常用，但这里我们重点讲解了Shapiro-Wilk的方法。如果你对其他相关话题感兴趣，可以参考以下文章继续学习：

深入掌握SPSS图形法正态分布检验</
理解双变量正态分布的关联性条件</
非正态数据的中位数和百分位数描述</
非正态数据的正态化处理方法</
判断数据是否正态的实用技巧</
T检验在不同条件下的使用</
F检验在方差分析中的重要性</
多元线性回归中自变量选择的策略</