spss如何做正态分布分析
1、在spss菜单中选择分析——描述统计——探索,将需要检验的变量放入因变量里面,选择“绘制——带检验的正态图,看一下tests of normality就可以,如果成正态,sig不会小于临界值2、 还可以参考QQ图,如果是正态,QQ图里的散点回呈直线,normal qq图的横坐标是实际的数据从小到大排列,纵坐标是正态分布的期望值,所以如果实际的和正态的期望相符,散点图就会呈一条直线;detrended qq图的横坐标是实际观测值,纵坐标是实际观测值减去期望值,如果数据符合正态,那么散点应当在中央横线附近。
如何用SPSS进行正态性分析
展开全部 打开软件,建立好数据,如下图所示(如何建立数据请参考本系列第一篇的操作方法)。
点击Analyze,依次找到Descriptive Statistics-Explore...,并点击。
弹出窗口中,把变量数据(x)送入Dependent List ,把分组变量(g)送入 Factor List 。
分别点击Statistics.、Plots.和Options.调节不同的参数,主要是检验结果包含哪些信息。
点击OK,找到以下结果,一般以sig.值大于0.05,就可以说明数据是正态性的。
其它结果用来参考使用。
...
这SPSS对一组数据进行正态性检验,得到这个图,怎么分析它是否服...
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-Wilks test的P值为0.017。
考虑到Shapiro-Wilks test有较高的检验效能(相对于其他的正态性检验,如Kolmogorov-Smirnov Test等),且P值仅为0.017,而Kolmogorov-Smirnov Test的P值为0.168,因此你的数据也没有严重背离正态分布。
如果你的后续目的是进行T检验或方差分析等,由于这些方法对数据背离正态分布并不敏感,你仍然可以使用,而不必理会正态分布的问题。
应用SPSS软件怎样判断数据是否呈正态分布
数据如何分布的,到底就是怎么分布,如果原本不是正态分布,就无法将其转化为正态分布,如果原本是正态分布,不用转换也是。
统计分析之前的必要程序就是先分析数据是否服从正态分布,服从了才进行统计分析。
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。
若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ^2)。
其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。
因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。
我们通常所说的标准正态分布是μ = 0,σ = 1的正态分布。
关于meta分析软件使用方法
http://www.verycd.com/groups/jiaoxue/329595.topicMeta分析是一种对同一主题下的多个独立实验(研究)进行综合的统计分析方法。
它萌芽于本世纪初[2];1976年由美国教育学家定义为Meta分析,并揭开了它在教育学、心理学及医学中的应用的新篇章[3]。
Meta分析在这些学科的应用中取得了极大的成功,发展出了多种分析方法。
Mann称其为医学方法学研究中的一次革命,且羽翼渐丰[4]。
直到90年代,此方法才被生态学家发现,虽然目前它在生态学中的应用实例还很少,但已引起了生态学界的高度重视。
Gurevitch(1993)出版了第一部生态学中的Meta分析专著[5],并与人合作于1997年发行了MetaWin软件包。
在我国,彭少麟(1988)首次将此方法引入我国生态学界[6],并利用此方法进行生态学分析[7]。
Meta分析目前主要应用于对照实验的综合研究中,目的为判断实验中的处理会对实验对象产生正或负效应;效应是大还是小;同一主题下不同独立实验的结果是否一致,变异程度有多大等问题。
但Meta分析决不仅仅是一个数学分析过程,它本身也是一项研究,需要认真设计。
主要步骤如下所述。
提出所要解决的问题并制定搜集、选择文献的标准。
搜集文献,这是一项非常繁重且关键的工作。
为了能搜集到全面的文献,通过各种途径来最大可能地收集已发表的和未发表文献(包括正式期刊中的论文、会议论文、摘要以及各种私人交换资料等)。
标定各研究的特点,并对其进行分类。
根据研究背景特点的不同将所有研究分为几个级别(class),以作比较。
定量测度研究特点。
为了避免分析时对质量不等的研究给予相同的结合标准,导致分析结果的不准确,分析家们提出了定性Meta分析,即制定标准,对研究特点进行打分评估;综合研究结果并结合研究特点来分析结果。
也有人称这一步为定量Meta分析,以相对于定性Meta分析。
研究特征分析(敏感性分析),分析研究的基本特征(研究对象、研究环境等的特征)和方法学特征对效应值之间的协变关系。
目前已有发展出多种定量Meta分析方法。
但它们的基本思想是一致的,那就是先提出假设,构造一个结合统计量,然后计算各研究的结合统计量,并用其在定性Meta分析中所得分数去权重它的结合统计量;计算各级别研究中的加权平均结合统计量(在平均过程中,要根据其各结合统计量的方差进行权重);做各级别研究间统计量的异质性检验。
定量Meta分析方法的不同主要在于结合统计量和统计假设的不同。
2 MetaWin软件的特点MetaWin是一个主要为生态学工作者设计的定量Meta分析软件,其主要特点如下所述。
2.1 提供了两种假设模型这两种假设模型为固定效应模型和混合效应模型,具体计算过程见文献[6]。
两者的区别主要在于前者假设所综合的研究共享一个真实效应大小,实际测量的效应大小不同是由于随机取样所导致,而后者却假设研究间具有不同的真实效应大小,即所测效应大小的不同是由两部分组成,真实效应的不同,随机取样造成误差。
后者更切合实际,区间估计较保守,更受Meta分析家们欢迎。
2.2 提供多种可选择的结合统计量在生态学领域内的Meta分析中最常用的结合统计量为Hedges'd效应值:d =(Xe -Xc)/(SJ)(其中,Xe、Xc分别为实验组和对照组的测量平均值,S为两组共同标准差,J为小样本较正值),MetaWin还提供了反应比(response ratio):ln(Xe /Xc)(Xe、Xc的意义同上)这是从医学Meta中新引进的一种结合统计量;此外,MetaWin还为对Meta分析较为熟悉的分析者提供了更多的选择机会,如相关系数(correlation coefficient)等。
2.3 提供了两种数据输入方式对有经验的分析者可直接输入效应值、样本方差等所需数据,其格式称效应数据格式。
这种数据输入法的好处在于分析者可根据所收集的文献的实际情况来自己构造结合统计量,也即MetaWin为分析者提供了较大的自由。
在文献数据满足前两种结合统计量计算情况下,分析者可以输入原文献中的统计数据,如平均值、样本方差、样本大小来进行计算,比较方便,称原始数据格式。
2.4 提供了一项非参数检验——重取样检验上述参数模型检验是在假设所有研究中的实验组和对照组观测值均遵循正态分布情况下进行的;许多Meta分析方法基于大样本近似原理,即当实验组和对照组样本大小不小于10时,效应值才趋于正态分布。
但如果样本太小,实验组和对照组样本大小太悬殊或效应值太大时,大样本近似原理就变得不准确了[8]。
但事实上,许多生态学观察值却违背了上述情况[9]。
此外,只有当上述假设被满足时,用于检验研究间效应异质性的Q值才有近似的X 2分布[7]。
重取样检验法是取代传统参数和非参数检验的一种好方法。
重取样检验是一种计算机加强(computer intensive)非参数检验方法[10]。
MetaWin中提供了随机化检验法(randomization test)和自助法或靴襻法(bootstrap)。
前者常被用来决定一个统计量的显著性水平,后者则用于给出统计量的置信区间。
MetaWin中用自助法来计算所有研究总效应值和每一级别加权平均效应值的置信区间,对于样本含量为i的每一级别,我们均以放回式取样选取i个研究并计算其加权效应...