2、方法二:q-q图和p-p图。在分析选项卡下,选择“分析”-“描述统计”-“p-p图或q-q图”。p-p图与q-q图的判断原理相同,区别在于横纵坐标的单位不同,p是累积比例,q是分位数。还是以家庭总收入为例。散点能够与斜线很好的吻合,则说明该数据序列符合正态分布,明显点分散在两侧,没有集中在一条直线上,所有不成正态分布。
3、方法三:k-s正态检验。这是在不确定数据分布是否成正态性分布经常用的检验方法,在分析选项卡下,选择:分析-非参数检验-旧对话框-样本k-s。用k-s作正态性检验则是通过对比数据序列与标准正态分布有没有显著性差异来判断序列是否满足正态分布。通过比较检测p值,p>0.05(具体值自己设定),说明与正态性没有显著差异,成正态性分布。图中分析结构,为0,说明不成正态性分布。
