如何用SPSS做数据正态化转换

如何用SPSS做数据正态化转换

将非正态分布的数据转化为正态可以通过以下方式处理：
spss工具栏：transform-Rank cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank types对话窗，选中normal scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom计算方法，可根据你的需要进行改进），点击continue，ok，此时spss页面上会生成两列新变量，第一个变量，N打头的那个就是正态化后的新变量
要注意的一点是不是任何非正态数据都可以进行正态转换，只有我们有把握认为数据的总体分布是正态的时候才可以去做正态转换，否则强行进行z或者t检验得到的结果未必是正确的。

单样本k-s检验是利用样本数据推断总体是否服从某一理论分布的方法。适合于探索连续型随机变量的分布形态。 其零假设h0为样本来自的总体与指定理论分布无显著性差异。 一般假设你的显著性水平为a=0.05。 如果相伴概率小于或等于用户的显著性水平a，则应拒绝零假设，认为样本来自的总体与指定分布的总体有显著差异（就是小概率事件发生了，拒绝假设，之后它就和正态分布之间的相似性可以理解为不存在） 相反一样，大于a就是具有相似性，可以理解为服从正态分布。 一般用起来的时候sig小于0.05就认为两者有显著差异，就是两者不相似。 也可以说越接近一越好。

如以上回答内容为低俗、色情、不良、暴力、侵权、涉及违法等信息，可以点下面链接进行举报！

点此我要举报以上问答信息