最近在学习SPSS软件,遇到个难题,帮忙解决一下:

T检验的前提条件是总体符合正态分布,那么,单从样本上怎么能知道他的总体是正态的?SPSS有这个功能吗?

多谢先!

SPSS可以檢驗它是否正態分布，

可以直接进行T检验，它的結果output裡就有一行是否是正態分布
如果是非正態分布，它也可以嬌正，有一行矯正過後的結果

此帖由 dongxi 在 2006-03-30 14:03 进行编辑...

又有另一个疑问了:

那这个前提条件的设定有什么意义?

什么样的总体(如果样本量不大的话)都可以通过统计量的变换转换成正态总体?

 我的理解是不是有误?

这有点象个哲学问题。哈哈。如果给我一根杠杆什么的。

噢,是酱子啊!

我没疑问了,理解不上去了.

当人们用在正态分布基础上建立的检验分析非正态分布变量的数据时问题就产生了，（参阅非参数和方差分析的正态性检验）。这种条件下有两种方法：一是用替代的非参数检验（即无分布性检验），但这种方法不方便，因为从它所提供的结论形式看，这种方法统计效率低下、不灵活。另一种方法是：当确定样本量足够大的情况下，通常还是可以使用基于正态分布前提下的检验。后一种方法是基于一个相当重要的原则产生的，该原则对正态方程基础上的总体检验有极其重要的作用。即，随着样本量的增加，样本分布形状趋于正态，即使所研究的变量分布并不呈正态。

http://www.cdctj.com.cn/2004/08/25/20040825-152346%2C1.htm

后一种方法仍需慎重，主要还是参看你的研究资料具体而定的。

此帖由 url 在 2006-03-31 00:28 进行编辑...

判断资料是否是正态分布,用正态性检验,SPSS有这个功能.除了正态分布,还有方差齐性和数据独立的要求.

如果是非正态分布或者方差不齐,可以用变量变换的办法进行了正态性变换和方差齐性转换,但不能保证100%的成功,还得根据资料的分布情况做具体分析.

如果是非正态分布,可以用非参数检验,常用秩和检验,这差不多是效果最好的一种方法,在正态分布的情况下,检验效率可以达到参数检验的95%,如果是非正态分布,检验效率有可能超过参数检验.

在大样本的情况下,即使资料不是正态分布,均数也接近t分布,也可以用参数检验去做,一般没有太大的问题.这个好象叫中心极限定理吧?

谢谢各位，回头再去补些理论！

用例子最好说明问题的解决过程了。来个例子：

样本：0.84、1.05、1.20、1.67、1.87、2.07、2.11、0.89、0.67、0.82、1.97、0.5

该样本来自一总体，均值为1.5。试问，样本均值与总体均值是否有显著性差异？

用SPSS解决，我还想看看用T检验如何实现的？

Statistics->Nonparametric Tests->1-sample K-S