数据呈正态数据来源出错的原因(数据呈正态数据来源出错)

数据对数呈正态,原数据为什么是正偏态,怎么证明!!!

正态性检验：偏度和峰度。偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。

检验方法一：看偏度系数和峰度系数 我们把SPSS结果最上面的一个表格拿出来看看(见下图)：偏度系数Skewness=-0.333；峰度系数Kurtosis=0.886；两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。

如果不是正态分布怎么办？ 数据右偏的话可以对所有数据取对数、取平方根等，它的原理是因为这样的变换的导数是逐渐减小的，也就是说它的增速逐渐减缓，所以就可以把大的数据向左移，使数据接近正态分布。

正态分布 若已知的密度函数（频率曲线）为正态函数（曲线）则称已知曲线服从正态分布，记号 ～ 。其中μ、σ2 是两个不确定常数，是正态分布的参数，不同的 、不同的 对应不同的正态分布。

若频数分布呈现中间为最多，左右两侧基本对称，越靠近中间频数越多，离中间越远，频数越少，形成一个中间频数多，两侧频数逐渐减少且基本对称的分布，那一般认为该数值变量服从或近似服从数学上的正态分布。

如何判断一组数据是否符合正态分布

如果散点分布近似‘对角线’则可以认为正态分布，从图中可以看出数据散点分布不是很满足要求，但是也近似为‘对角线’所以勉强接受。

正态性检验：偏度和峰度。偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。

需要特别说明的是：在正态检验中，一般认为P大于0.10才表述数据呈正态分布 针对同一种数据，三种方法的计算结果大同小异。

正态性检验：偏度和峰度 偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度（见图1）。

为什么对数据进行正态检验

1、有些统计方法只适用于正态分布或近似正态分布资料，如用均数和标准差描述资料的集中或离散情况，用正态分布法确定正常值范围及用t检验两均数间相差是否显著等，因此在用这些方法前，需考虑进行正检验。

2、正态性检验：利用统计图分析正态性，往往是依靠分析者的主观判断进行。因而容易产生结果偏差。因此需要结合其他方法，对数据的正态性指标进行统计描述。正态性检验分析定量数据是否具有正态分布特质。

3、通常数据的分析***设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。

数据是否呈正态分布

1、GraphPadPri***提供了三种检验数据是否呈正态分布的方法，首先选择Ananlyze，然后选择Column ***yses或者XY ***yses下面的Column statisti，选中D’Agootino-Pearson法，Kolmogoov-***irnov法和Shapiro-Wilk法。

2、直方图：将数据绘制成直方图，观察数据的分布形态。如果数据呈现典型的钟形曲线，即中间值最高，两侧逐渐降低，则可能表明数据符合正态分布。

3、偏度（Skewness）：描述数据分布不对称的方向及其程度。

4、在数据分析过程中，往往需要数据服从正态分布，正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，在求二项分布的渐近公式中得到。很多方法都需要数据满足正态分布，比如方差分析、独立t检验、线性回归分析（因变量）等。

两组数据一个符合正态分布一个不符合,两组方差齐性,要做方差分析,怎么...

1、其实不符合正态性的相关分析，一般不转换数据，一般都进行秩相关。

2、如下图，比较两组数据之间的差异性。为excel添加分析工具的加载项插件，步骤如下：（1）点击office按钮，弹出Excel选项，选择加载项中的转到。（2）勾选分析工具库。

3、如果F值很大，则说明多组方差差别较大，可以认为方差不等。 但是，上述方法有一个局限性，即对正态性很敏感，如果数据偏离正态，则结果可能偏差较大。此时可以考虑使用Levene检验。

4、如果两组数据一组符合正态分布，一组偏态分布，则可以使用秩和检验。正态分布通常用在医学领域的研究中，例如人类的身高、体重、血压和心率等，而偏态分布则更常用于自然界中，例如人类的血型分布、DNA的变异频率等2。

5、进行变量设置，在打开的页面中切换到【变量视图】，并对变量进行设置，比如变量类型，表示等。设置完成变量之后，切换到数据变量，将数据进行输入。进行检验。点击菜单栏进行分析。

6、) excel不可以进行正态检验，但有方差齐检验 2) 正态检验必需对每组数据分别检验 3) 要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。

怎样检查数据是否符合正态分布?

1、正态概率图（PP图）：通过将样本值按从小到大排序，并将其对应的分位数与正态分布的分位数进行比较，来判断样本的分布是否近似于正态分布。如果点符合一条直线，则说明该数据集呈现正态分布。

2、GraphPadPri***提供了三种检验数据是否呈正态分布的方法，首先选择Ananlyze，然后选择Column ***yses或者XY ***yses下面的Column statisti，选中D’Agootino-Pearson法，Kolmogoov-***irnov法和Shapiro-Wilk法。

3、直方图：将数据绘制成直方图，观察数据的分布形态。如果数据呈现典型的钟形曲线，即中间值最高，两侧逐渐降低，则可能表明数据符合正态分布。

4、怎样检查数据是否符合正态分布？在数据分析过程中，往往需要数据服从正态分布，正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，在求二项分布的渐近公式中得到。