品牌型号：联想GeekPro 2020

系统：Windows 10 64位专业版

软件版本：SPSS 30.0.0.0

正态性检验是一种检验数据是否服从正态分布的方法。我们在做数据分析时，很多统计方法如t检验、方差分析等，都会要求数据满足正态分布。我们在使用SPSS作统计分析时，可以通过绘制Q-Q图、ks检验等方式检查数据的正态性。接下来，本文会教大家SPSS正态性检验ks和sw怎么看，SPSS正态性检验结果如何判断正态分布，感兴趣的小伙伴不容错过。

一、SPSS正态性检验ks和sw怎么看

ks（全称Kolmogorov-Smirnov test）、sw（全称Shapiro—Wilk test）是SPSS的两种检验数据是否服从正态分布的分析方法。这两种看似复杂的检验方法，实际上只要使用SPSS的探索分析就能同时输出ks和sw的检验结果。接下来，让我们一起来看看具体怎么操作。

1、探索分析是SPSS的描述统计方法之一，可以检验数据的正态性、方差齐性，以及绘制茎叶图、直方图。如图1所示，依次点击SPSS的分析-描述统计-探索分析，即可启用功能。

2、探索分析的变量设置包括因变量列表、因子列表以及个案标注依据，同时提供了统计量、图、选项等设置功能。

3、在本例数据中，我们要分析“区域”是否对“产出”有显著影响。因此，需要将“产出”添加到因变量列表，将“区域”添加到因子列表。

4、对于正态检验的设置，如图4所示，我们需要展开探索分析中的“图”功能。在图设置功能中，勾选“含检验的正态图”，即可同时输出ks与sw的检验结果。

5、探索分析的正态检验结果如图5所示所示，其中柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫指的是ks检验结果，夏皮洛-威尔克检验指的是sw检验结果。

6、探索分析同时输出了ks与sw的检验结果，我们要选择哪个检验结果呢？这要视乎数据的样本量而定‌。ks更适用于样本量大的情况（一般样本量要大于50）;sw更适用于样本量小的情况(通常小于50）。本例的样本量达到99个，因此选择ks检验结果。

二、SPSS正态性检验结果如何判断正态分布

上述我们已经学习了ks、sw正态检验的操作方法以及选用方法。接下来，我们继续学习SPSS正态性检验结果如何判断正态分布。

1、首先我们需要知道的是，ks、sw检验的原假设是数据服从正态分布。如果ks、sw检验的p值低于显著性水平（比如0.05），就要拒绝样本来自正态分布的假设，即数据不服从正态分布；反之，如果p值高于显著性水平，则不能拒绝样本来自正态分布的假设‌。

由于本例样本量大于50，所以我们要查看ks检验检验结果。可以看到，ks检验p值高于显著性水平0.05，因此不能拒绝样本来自正态分布的假设。

2、除了以上输出的ks、sw检验结果外，SPSS探索分析还会同时输出Q-Q图，即期望正态值与实测值的散点图。从图8可以看到，数据点的分布接近于正态曲线，可以说明数据服从正态分布。Q-Q图可作为判断数据正态性的参考图表，我们通常将Q-Q图用于数据分析的准备环节，以快速探索数据的正态性。

三、小结

以上就是关于SPSS正态性检验ks和sw怎么看，SPSS正态性检验结果如何判断正态分布的相关内容。SPSS的探索分析，可通过Q-Q图、ks检验、sw检验来检查数据是否服从正态分布。建议大家使用的时候，先用Q-Q图快速了解一下数据的正态分布情况，然后在通过ks、sw检验进一步确认数据的正态性。如果您也想体验一下SPSS的功能，欢迎前往SPSS中文网站下载免费试用版软件。

作者：泽洋