SPSS P-P图和Q-Q图

想问一下,检验是否符合正态分布的话,用P-P图 和 Q-Q图 那个更合适?

P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致,但原理上有着区别。

    P-P图,其原理在于如果数据正态,那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例,和假定正态时的数据分布累积比例;并且将实际数据累积比例作为X轴,将对应正态分布累积比例作为Y轴,作散点图。

    Q-Q图,其原理在于如果数据正态,那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数;并且将实际数据作为X轴,将假定正态时的数据分位数作为Y轴,作散点图。

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    无论是P-P图,或者Q-Q图;如果说数据呈现出正态性,那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线,此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线,那么说明数据很可能不具有正态特质。

    P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到,两者功能一致看使用偏好选择即可。

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第1个回答  推荐于2016-12-01
  都一样,只不过从不同的方面考虑。QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图. 要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值. 用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息.
P-P图是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过P-P图可以检验数据是否符合指定的分布。当数据符合指定分布时,P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线,但有一定规律,可以对变量数据进行转换,使转换后的数据更接近指定分布。

Q-Q图同样可以用于检验数据的分布,所不同的是,Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。
P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异本回答被提问者采纳
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