非正态分布数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于非正态分布数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍非正态分布数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. minitab怎么确认非正态数据是什么分布？
2. 非正态的数据怎么进行相关性分析？
3. 非正态数据检验方法？
4. 非正态分布的两组数据如何进行均数比较？
5. 评价非正态分布用哪个参数？

minitab怎么确认非正态数据是什么分布？

使用方法：Graph > Probability Plot,默认是正态分布。正态分布normal distribution一种概率分布。正态分布是具有两个参数μ和σ2的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ2是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ2 )。

服从正态分布的随机变量的概率规律为取 μ邻近的值的概率大 ，而取离μ越远的值的概率越小;σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。

非正态的数据怎么进行相关性分析？

不是正态的数据分析，第一反应是寻求变换，常用的就是Box-Cox变换。如果还不行的话，就直接上非参数了。

对待这种问题，一般要先弄清不正态的原因再说。

第一种情况：数据本来就不是正态的。

如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的，可以考虑寻求变换，通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功，这时可以***用非参数检验来进行分析。

第二种情况：存在异常点。

如果确认是异常点，可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点的原因，它可能就是一个正常数据，此时可以考虑补充抽样，看看能不能把异常点与大多数数据中的空间填补上。

第三种情况：双峰(多峰)数据。

可能每组数据都服从正态分布，但混在一起就不行了。恰当的做法是尽可能把数据按不同属性分开分析。

第四种情况：平顶的数据。

平顶的数据是指在直方图上看到的图形是相对比较平坦的，这时就要考虑尽可能把混在一起的数据按其属性分开，每个属性的数据单独分析。同时还可以考虑只取近期的数据进行分析，历史数据在当前可能不那么适用了。

非正态数据检验方法？

关于非正态计量资料的比较，建议***用非参数统计方法，具体的参阅一些非参数统计的书籍，包括秩和检验，KS检验等等。绝大部分都需要这样做的，normal是很多检验的前提用SPSS可以做相关性分析。 SPSS是世界上最早***用图形菜单驱动界面的统计软件，它最突出的特点就是操作界面极为友好，输出结果美观漂亮。

它将几乎所有的功能都以统一、规范的界面展现出来，使用Windows的窗口方 式展示各种管理和分析数据方法

非正态数据通常不满足正态性***设，因此需要***用一些非参数检验方法。常见的方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis单因素方差分析等。

这些方法不需要对数据进行任何***设，只需要满足一定的独立性和同分布性条件。同时，这些方法不仅可以用于两个样本的比较，还可以用于多组样本之间的比较。因此，针对非正态数据的检验方法可以有效地处理实际问题中的数据分析。

非正态分布的两组数据如何进行均数比较？

非正态的数据,比较均数,用SPSS进行非参检验:分析-非参检验-独立样本。表示使用:中位数和四分位间距.

可以出现,分析方法应该根据分组后的数据分布特征来选择,正态分布的话,使用:均数和标准差。

评价非正态分布用哪个参数？

当数据不符合参数检验的要求，尤其是正态分布时，我们通常会***用非参数检验的方法。非参数检验有多种，例如Wilcoxon秩和检验。此外，对于非正态分布的高测度数据，T检验或方差分析的方法就不再适用。

一个常见的例子是Mann-Whitney U检验，它用于比较两个独立样本的中位数，特别是当数据不符合正态分布时。Mann-Whitney U检验有四条基本***设：因变量为连续变量或等级变量；自变量为二分类的独立变量；观察值之间相互独立；以及数据至少为顺序数据。

总的来说，评价非正态分布的数据时，我们不仅需要检查数据的偏度和峰度，还需要根据研究的具体目的和数据的特性来选择合适的非参数检验方法。

到此，以上就是小编对于非正态分布数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于非正态分布数据分析的5点解答对大家有用。