目录

一、应用背景

二、SPSSAU操作

三、分析与总结

1、计算公式

2.总结

四、扩展

1.归纳

2.SPSSAU分析建议

五、操作

六、参考文献


一、应用背景

正态性检验用于分析数据是否呈现出正态性特质。

二、SPSSAU操作

三、分析与总结

将数据放入分析框中,SPSSAU系统计算统计量后自动生成分析结果,如下:

1、计算公式

(1)偏度

偏度是描述分布偏离对称性程度的一个特征数。它的计算公式如下:

式中,其中  是样本的3阶中心距,s是样本的标准差,  为样本的均值。

(2)峰度

峰度是描述分布尖峭程度和尾部粗细的一个特征数。它的计算公式如下:

式中,  为样本的均值。

(3)Kolmogorov-Smirnov检验

Kolmogorov-Smirnov检验的基本思想是:根据经验分布函数与期望分布函数的累计分布的差值,可以构造一个服从 Kolmogorov 分布的统计量,进而进行检验。

对于一个样本集的累计分布函数Fn(x)和一个假设的理论分布F(x),Kolmogorov–Smirnov 统计量D定义为:

式中,  是累积分布函数,  ;其中  为指示函数,  ;

(4)Shapro-Wilk检验

其统计量(W)计算公式为:

2.总结

针对年降雨量进行正态性检验,从上表可以看出:研究数据的样本量全部小于等于50,因而使用S-W检验。具体来看,年降雨量全部均没有呈现显著性(p>0.05),意味着接受原假设(原假设:数据正态分布),年降雨量全部均具备正态性特质。
  总结可知:年降雨量全部均具备正态性特质。

四、扩展

1.归纳

SPSSAU将常见的分析方法正态性特质要求归纳如下表

2.SPSSAU分析建议

SPSSAU提供分析建议

五、操作

SPSSAU具体操作如下

(1)点击SPSSAU通用方法里面的‘正态性检验’按钮。如下图:

(2)拖拽数据后开始分析

六、参考文献

《概率论与数理统计(第二版)》

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