用spss判斷正態性檢驗的幾種方法

  題目:  某地 120 名男性紅細胞數（blood）的資料（見程式中“BEGIN DATA”與“END DATA”之間的資料），此資料呈常態分佈嗎？（引自馬斌榮主編書著，2001. P.150）

  syntax 視窗編碼如下:

    * Ma Bin-Rong: SPSS for Medical Application，2Edit. 2001, P.150:.
DATA LIST FREE /blood.
BEGIN DATA.
568 460 500 580 560 434 561 570 519 645 563 552
540 541 461 501 581 620 573 518 562 597 551 574
480 481 542 462 502 584 517 637 580 547 521 442
564 575 482 543 463 503 585 572 541 525 495 523
634 532 565 483 544 464 504 559 587 494 522 448
526 618 595 577 484 545 558 505 493 586 622 524
456 576 527 490 579 557 546 466 506 572 533 450
566 528 491 567 556 465 485 547 588 507 589 535
596 492 569 555 578 513 530 486 548 534 508 588
628 526 554 531 512 570 514 521 487 459 590 509
END DATA.
NPAR TESTS /K-S(NORMAL)= blood /STATISTICS=DESCRIPTIVES.
DESCRIPTIVES VARIABLES=blood /STATISTICS=ALL.
FREQUENCIES VARIABLES=blood
           /STATISTICS=ALL
           /HISTOGRAM=NORMAL.
PPLOT /VARIABLES=blood /TYPE=Q-Q.

  注: " *````` .  " 在syntax中,表示注釋的意思.

 FREQUENCIES 語句用來描述頻次；NPAR TESTS /K-S 語句是k-s檢驗，檢驗資料是否符合特定的分布。其中ORAML 表示檢驗的常態分佈。  另：均勻分布是 UNIFORM ；泊松分布是   POISSON ； 指數分布是 EXPONENTIAL ；  PPLOT語句產生pp圖，檢驗常態分佈與否。

 代碼執行後，結果如下：

  

   

 

 

 結果分析：  

       Kolmogorov-Smirnov Test 的結果中， z 值等於0.532，p值等於0.940>0.5，因此資料呈近似常態分佈。

     Descriptive statics結果中，偏度係數Skewness=-0..33;峰度係數Kurtosis=-0.517；兩個係數都小於1，可認為近似於常態分佈。

     QQ Plot 中，各點近似圍繞著直線，說明資料呈近似常態分佈。

結果思考：

   檢驗資料的正態性，方法有很多，k-s test,descriptive,qq plot 等方法都可以檢驗資料的正態性。