1樓：鏡馨費莫淩寒
k-s檢驗是統計學中在對一組資料進行統計分析是所用到的一種方法。它是將需要做統計分析的資料和另一組標準資料進行對比，求得它和標準資料之間的偏差的方法。一般在k-s檢驗中，先計算需要做比較的兩組觀察資料的累積分布函式，然後求這兩個累積分布函式的差的絕對值中的最大值d。
最後通過查表以確定d值是否落在所要求對應的置信區間內。若d值落在了對應的置信區間內，說明被檢測的資料滿足要求。反之亦然。
請問哪位大神知道spss軟體裡檢驗資料是否服從正態分佈的kolmogorov-smirnov（k-s檢驗）檢驗的結果怎麼看
2樓：匿名使用者
表5.2的結果p=0.940，說明資料服從正態分佈。
表5.4的結果p=0.014，說明原假設被拒絕，資料不服從正態分佈。
由於一般的正態總體其影象不一定關於y軸對稱，對於任一正態總體，其取值小於x的概率。只要會用它求正態總體在某個特定區間的概率即可。為了便於描述和應用，常將正態變數作資料轉換。
將一般正態分佈轉化成標準正態分佈。
集中性：正態曲線的高峰位於正**，即均數所在的位置。
對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
曲線與橫軸間的面積總等於1，相當於概率密度函式的函式從正無窮到負無窮積分的概率為1。即頻率的總和為100%。
3樓：曹桐浩
p大於0.05是正態分佈
spss中資料正態性檢驗的問題？(kolmogorov-smirnov k-s檢驗)
4樓：匿名使用者
以第二個為準，第一種方法是引數檢驗，而第二種是非引數檢驗，第一種是在知道總體分布的情況下做的，第二種是在不知道總體分布的情況進行的檢驗，而且大多數的檢驗，我們都是不知道總體分布到底是什麼才做的k-s檢驗。
因此在做分析的時候一般用第二種，標準的檢驗單樣本分佈的方法。
5樓：
一般以前者為準，而且，前者的結果可以與sas的結果相一致。
更具體的參考資料你可以 google搜尋「資料的正態性檢驗彙總」
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