非正态分布数据怎么检验是否有差异-搜答案-百度作业网

我认为是的,不过σ应该是标准差.

你可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再

j-b检验,即雅克贝拉检验还有其他一些分布检验如卡方检验,K-S检验,都是用来检验分布的.游程检验也可以用来检验分布.

什么也不懂,一时失神,竟离开了妇人自我抚慰伤---你时刻让我惊醒眼泪还会时而不时的流下呢我合上眼,想到水.一朵鲜嫩的笑虔诚的祈祷哈哈

首先我默认你spss比较熟了.操作如下：analyze->descriptive->explore.弹出对话框以后点Plots按钮,勾选Normailityteswithplot选项.再问：这个软件我

分析-----非参数检验-----单样本检验弹出对话框左下角有各种分布的检验,将需要检验的变量移入对话框就可以了

SPSS将其归入非参数检验中,按以下步骤：Analyze>NonparametricTests>LegacyDialogs（低版本SPSS这一步不存在）>1-SampleK-S.可以同时分析四个分布.

打开Minitab之后,点击Stat>BasicStatistics>NormalityTest,数据分析之后若Pvalue(P值)>0.05,说明此组数据服从正态分布,可以验证一下,希望对你有所帮助

变量均值跟它的分布没什么关系的平均值就是所有的数据加起来再除以量

SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）.一些常见的分析方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有

根据正太分布的公式你应该先求方差或标准差然后套用公式,验证是否符合

打开数据序列,在series窗口中依次点击view-descriptivestatistics&tests-histogramandstats出现的窗口右侧最下面有Jarque-Bera统计量和其对应

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

楼上的差点答对了,应该是95%的置信区间就是[a-1.96b,a+1.96b]正负3个标准差是99.73%,不是95%

单因素方差分析统计专业研究生工作室为您服务

你这个数据不用检验也知道不能用普通的方差分析的是属于重复测量的数据吧要用重复测量的方差分析

可以使用SPSS的explore,或PP图,或QQ图,或One-SampleKolmogorov-SmirnovTest,或Histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐Histogram图）

可以的,可以将其标准化,不过z转换是一种线性转换,转换后所得分数的分布与原分布相同,也就是所得z分数仍然是非正态的,这一点需要特别注意.如果你想要得到正态分布的z分数,那你可以选择先将此数据转化为正态