品牌型号：联想ThinkBook

系统：windows10 64位旗舰版

软件版本：IBM SPSS Statistics 29.0

在数据分析领域，如果想对连续型数据进行比较分析，研究者通常需要进行正态性检验来判断数据分布状态是否正确，有助于后续数据统计效能的优化和改善。今天，我们以SPSS怎么看数据分布状态是否正确，SPSS如何描述数据分布特征这两个问题为例，带大家了解一下SPSS数据正态分布检验的相关知识。

一、SPSS怎么看数据分布状态是否正确

数据分布状态的正确是SPSS的t检验、方差分析、相关分析、线性回归等诸多数据分析方法的设置前提，均需要SPSS运行的数据服从正态分布或近似正态分布。我们可以通过SPSS探索描述的方法来查看数据分布状态是否符合正态分布，其结果以柯尔莫戈洛夫-斯米尔诺夫检验或夏皮洛威尔克检验为准。

1、下图是某院校学生的身高体检数据，因为我们想要查看被测的男生和女生在身高方面是否会具备显著差异，所以首先要判断身高数据分布状态是否正确，这样才能决定是否可以通过比较均值的方法来分析被测者性别与身高之间的关系。

2、为了判断案例数据是否符合均值比较的前提设置情况，我们需要得到案例数据的正态分布图以及效应检验结果，那么先进入SPSS分析框的描述统计模块，点击其中的探索选项，之后可以进行图表和统计表格的题项设置。

3、本次检验操作是对身高数据进行分布状态的检验分析，把被测学生的身高数据放入因变量列表，并在下图的显示栏中勾选【两者】的选项，这样就完成了分析结果既有统计表格又有正态分布图的指令设置。

4、接下来点击探索页面的图模块，将箱图设置为因子级别并置，描述图需要茎叶图和直方图两类图表绘制，并勾选下图中间排列的【含检验的正态图】题项，之后就可以得到案例数据带有分布曲线的直方图、正态图、去趋势正态图等图表。

二、SPSS如何描述数据分布特征

SPSS通过直方图、正态图等图形来呈现数据分布特征，观察直方图的分布形状是否为一个倒扣钟型的对称形状，如果接近或相似，可以认为数据服从正态分布的情况，而正态图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度。接下来展示一下如何查看和解读SPSS数据分布状态的检验结果。

1、根据下图所示的体检数据的描述表格，身高的平均值为170.022，标准误差为2.35731，中位数为169.49，方差为111.138，最小值为151.23，最大值为192.31，这些数据均是在95%的置信区间的前提设置下的计算结果。

2、之后我们来看身高数据的直方图，整体的数值在150到190的大致范围波动，数据分布基本符合分布曲线的倒扣型钟状态，表示案例数据的学生体检身高符合正态分布的基本情况。

3、在学生体检身高的正态图中，所有数值点基本绕着直线分布，表明非偏态分布的情况，指的是数据分布正确的状态，这样满足正态分布的情况就能为后续的t检验、方差分析等分析检验提供前提条件。

4、在最后的正态性检验表格，如果样本量大于50，正态性主要看柯尔莫戈洛夫的显著性数值来判断，如果样本量小于50，则看夏皮洛-威尔克检验的显著性数值，无论样本量的大小，显著性数值大于0.05表明数据是正态分布。案例数据样本为20个，柯尔莫戈洛夫显著性数值为0.2，夏皮洛显著性数值为0.803，表示学生体检身高数据服从正态分布。

三、小结

以上就是SPSS怎么看数据分布状态是否正确，SPSS如何描述数据分布特征的解答。如果对连续型数据进行均值比较，推荐使用SPSS正态性检验来判断数据分布状态，进而优化和提升数据分析效能。最后，也欢迎大家前往SPSS的中文网站，学习更多关于数据分析的操作技巧。