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用SPSS如何做各个分布检验
首先说说正态分布,这是最常用的分布形式.
SPSS实现正态分布可以有两种办法: analysis——descriptive—— explore 和Analyze——Nonparametic test——One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test.两者的区别是:Explore里面的其实是改良的K-S检验(就是进行了the Lilliefors correction),而非参里面是原汁原味的K-S检验.前者对分布比较敏感,后者相对保守、不敏感.那用上面两种办法的分析结果,如何判定正态分布呢?一般可以根据:k-s test的值和P值,descriptive,qq plot 等方法都可以检验数据的正态性.P值,也就是sig.越接近1越好,一般认为大于0.5就为正态分布.Descriptive statics结果中,偏度系数Skewness峰度系数Kurtosis两个系数都小于1,可认为近似于正态分布.QQ Plot 中,各点近似围绕着直线,说明数据呈近似正态分布.
其次,泊松分布的检验.其实检验possion也是用非参数检验Analyze——Nonparametic test——One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test,选择possion选项.要看的标准也一样,主要看sig.
用SPSS做的情况来看,这组数据为呈随机分布.因为其SIG值均大于0.05.
1年前
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