正态分布检验有哪些方法

如题所述

正态分布检验方法:正态概率累积分布图法,具有直观性好的特点,适用于大样本(总体)经验法,用样本中位数M与算术平均值的比值和算术平均值与标准差的关系进行判断。

当峰度≈0时,可认为分布的峰态合适,服从正态分布(不胖不瘦);当峰度>0时,分布的峰态陡峭(高尖);当峰度<0时,分布的峰态平缓(矮胖)。

利用偏度和峰度进行正态性检验时,可以同时计算其相应的Z评分(Z-score),即:偏度Z-score=偏度值/标准误,峰度Z-score=峰度值/标准误。在α=0.05的检验水平下,若Z-score在±1.96之间,则可认为资料服从正态分布。

了解偏度和峰度这两个统计量的含义很重要,在对数据进行正态转换时,需要将其作为参考,选择合适的转换方法。

当我们应用统计方法对数据进行分析时,会发现许多计量资料的分析方法,例如常用的T检验、方差分析、相关分析以及线性回归等等,都要求数据服从正态分布或者近似正态分布,但这一前提条件往往被使用者所忽略。

因此为了保证数据满足上述统计方法的应用条件,对原始数据进行正态性检验是十分必要的,这一节内容我们主要向大家介绍如何对数据资料进行正态性检验。

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