正态检验的三种方法有偏度和峰度、图形判断、非参数检验分析法。
1、偏度和峰度
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。
2、图形判断
(1)直方图:表示连续性变量的频数分布,可以用来考察分布是否服从正态分布。
(2)P-P图和Q-Q图:P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度。Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度,两者意义相似,都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布,则数据点应与理论直线(即对角线)基本重合。
3、非参数检验分析法
正态性检验属于非参数检验,原假设为“样本来自的总体与正态分布无显著性差异,即符合正态分布”,也就是说P>0.05才能说明资料符合正态分布。