SPSS和SAS常用正态检验方法(转)
SPSS和SAS常用正态检验方法许多计量资料的分析方法要求数据分布是正态或近似正态，因此对原始独立测定数据进行正态性检验是十分必要的。
通过绘制数据的频数分布直方图来定性地判断数据分布正态性。这样的图形判断决不是严格的正态性检验,它所提供的信息只是对正态性检验的重要补充。
正态性检验主要有三类方法:
一、计算综合统计量
如动差法、夏皮罗-威尔克Shapiro-Wilk 法(W 检验) 、达戈斯提诺D′Agostino 法(D 检验) 、Shapiro-Francia 法(W′检验) .
二、正态分布的拟合优度检验
如皮尔逊χ2 检验 、对数似然比检验 、柯尔莫哥洛夫Kolmogorov-Smirov 法检验 .
三、图示法(正态概率图Normal Probability plot)
如分位数图(Quantile Quantileplot ,简称QQ 图) 、百分位数(Percent Percent plot ,简称PP 图) 和稳定化概率图(Stablized Probability plot ,简称SP 图) 等.
下面介绍几种较统计软件中常用的正态性检验方法
1、用偏态系数和峰态系数检验数据正态性
偏态系数Sk,它用于检验不对称性;峰态系数Ku,它用于检验峰态。 S k= 0, K u= 0 时, 分布呈正态, S k> 0 时, 分布呈正偏态,S k < 0 时, 分布呈负偏态。适用条件：样本含量应大于200
2、用夏皮罗-威尔克(Shapiro-Wilk)法检验数据正态性
即W检验,1965 年提出,适用于样本含量n ≤50 时的正态性检验;。
3、用达戈斯提诺(D′Agostino)法检验数据正态性
即D检验,1971提出,正态性D检验该方法效率高，是比较精确的正态检验法。
4、Shapiro-Francia 法
即W′检验,于1972 年提出,适用于50 < n < 100 时的正态性检验。
5、QQ图或PP图
散点聚集在固定直线的周围，可以认为数据资料近似服从正态分布
SPSS&SAS规则：
SPSS 规定:当样本含量3 ≤n ≤5000 时,结果以Shapiro - Wilk (W 检验) 为难,当样本含量n > 5000 结果以Kolmogorov - Smirnov 为准。
而SAS 规定:当样本含量n ≤2000 时,结果以Shapiro - Wilk (W 检验) 为准,当样本含量n >2000 时,结果以Kolmogorov - Smirnov (D 检验) 为准。
参考：
刘庆武,胡志艳，如何用SPSS、SAS 统计软件进行正态性检验，湘南学院学报(自然科学版)，2005
朱红兵，何丽娟，在SPSS10.0 中进行数据资料正态性检验的方法，首都体育学院学报，2004 补充一下，在Matlab中主要使用jbtest kstest lillietest normplot qqplot进行正态性检验。
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