微生物生態學研究往往是“三分靠實驗，七分靠分析”，很多分析的前提是需要你的數據服從正態分布。

如何檢驗數據是否服從正態分布呢？

在SPSS中，正態分布的檢驗方法有：計算偏度系數（Skewness）和峰度系數（Kurtosis）、Kolmogorov-Smirnov檢驗（KS檢驗或D檢驗）、Shapiro-Wilk（SW檢驗或W檢驗）、直方圖、QQ圖等。

下面本蔥通過具體例子給大家介紹如何用SPSS檢驗數據是否為正態分布：

首先需要有一組數據，如：74 75 78 77 80 80 90 76 62 79，按下述格式輸入SPSS中。

依此點擊分析-描述統計-描述

就會看到下述圖片，點擊繪制，我們可以選擇輸出圖片（莖葉圖、直方圖），如果想要輸出圖片，在輸出應該選擇兩者都。選擇確定，就可以看到結果了。

輸出結果如何解讀？

此表，是對數據的統計描述，我們可以關注下最下方的偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）。

偏度SK越趨近0，數據越服從正態分布，眾數=中位數=平均數；SK>0，為正偏態或左偏，眾數<中位數<平均數；SK<0，為負偏態或右偏，眾數>中位數>平均數。

峰度KG越趨近3，數據越服從正態分布；KG>3，峰度尖銳；KG<3，峰度扁平。（或exceess_KG=KG-3，exceess_KG越趨近0，數據越服從正態分布）

但是僅根據偏度和峰度還不足以判斷數據是否服從正態分布，需要做進一步的檢驗。

上表是生成的KS檢驗（D檢驗）和SW檢驗（W檢驗）的檢驗結果，此處我們關注的顯著性是Sig.即P值。當P>0.05時，可以認為數據是呈正態分布的。數據分析師培訓

由上表可以看出，KS檢驗和SW檢驗顯著性均>0.05。

由于樣本數量為10，小樣本時關注SW檢驗的結果，所以此處顯著性0.145，可以認為數據是正態分布的。

在輸出結果部分還可以生成直方圖、莖葉圖、QQ圖等，可以根據圖形做出觀測，若要檢驗是否服從正態分布還是需要用算法進行檢測。

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一年四屆 3月、6月、9月、12月的最后一個周六。

（備注：數據分析相關工作不限行業，可涉及統計，數據分析，數據挖掘，數據庫，數據管理，大數據架構等內容。）

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