关于心理统计学SPSS中的正态性检验

Question

正态性检验要怎么操作，输入的数据的排列有什么要求，然后最好能解释下得出的结果，应该怎么看以及怎么解释？谢谢谢谢谢谢。

Answer 1

正态分布检验一般有两个检验，KS和SW，一般小样本（小于50）则使用SW，否则使用KS,但这个标准并不固定你也可以使用在线SPSS软件SPSSAU进行分析,因为里面默认就提供了建议,而且有智能化文字分析.同时KS和SW这两个检验建议你们结合在一起综合说明下较好,因为并没有固定一定是50,有的学者说是1000都有.
对数据排列没什么要求，一般都是数字就行。

Answer 2

在心理统计学中，SPSS（Statistical Package for the Social Sciences，即社会科学统计软件包）常常被用来分析各种数据，包括对数据正态性的检验。正态性检验是考察数据分布是否符合正态分布的统计过程。
在SPSS中，进行正态性检验的方法主要有以下几种：
1. **直方图**：你可以通过绘制数据的直方图来直观地观察数据是否呈现出正态分布。在SPSS中，你可以通过"图形"菜单的"直方图"选项来生成直方图。
2. **偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）**：这是两种描述数据分布形态的统计量。偏度系数表示数据分布的不对称性，峰度系数表示数据分布的尖锐程度。如果数据的偏度系数接近0，峰度系数接近0，那么可以认为数据基本服从正态分布。在SPSS中，你可以在"描述性统计"（Descriptive Statistics）中找到这两个统计量。
3. **Shapiro-Wilk检验**：这是一种常用的正态性检验方法。在SPSS中，你可以在"非参数检验"（Nonparametric Tests）中找到这个检验。它将返回一个p值，如果p值大于预设的显著性水平（如0.05），那么你可以认为数据服从正态分布。
4. **Kolmogorov-Smirnov检验**：这也是一种正态性检验方法。在SPSS中，你可以在"描述性统计"中找到这个检验。它也将返回一个p值，如果p值大于预设的显著性水平，那么你可以认为数据服从正态分布。
以上就是在SPSS中进行正态性检验的一些主要方法。值得注意的是，对于大多数统计分析方法，我们通常假设数据是服从正态分布的。如果数据不满足这个假设，那么可能需要使用其他统计分析方法，如稳健的方法，或者是非参数的方法。

Answer 3

在explore里面可以做的
看p值，大于0.05就是正态的

Answer 4

分析，探索里面操作