这SPSS对一组数据进行正态性检验,得到这个图,怎么分析它是否服从正态分布?

答

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）,...后面用它有做方差分析跟相关分析，还有回归分析··文献里面的直接说是统计量为0.923，就说它服从正态分布，可以用统计学的方法对其进行分析，这句话是不是有问题？还有，如果做方差分析，相关分析等，是不是必须要这组数据服从正态分布？“统计量为0.923”是那个方法的统计量？什么统计量？请列出。方差分析只要数据不严重背离正态分布即可；线性回归和相关分析均不要求数据服从正态分布，你可以参考我以前对线性回归的问答（百度搜索一下）就可以了，有可能国内有些教科书这么要求，但这是错误的！我仅以SPSS软件帮助系统的解释为准。

就这个数据，前面的是个平均值，各有4-6份样品，拿35个均值做正态性检验，就得出我提问之前那个图，统计量为0.923

　　

不好意思，我之前没看清，你的0.923就是Shapiro-Wilks test的统计量，SPSS称它为Shapiro-Wilk‘s W值，其对应的P值就是依据0.923计算出来的。我查了SPSS帮助系统，没有说Shapiro-Wilk‘s W值服从正态分布（其他权威文献也没有说Shapiro-Wilk‘s W值服从正态分布），SPSS通过线性插值法在其模拟的临界值范围内求出其P值（原文：Based on the computed W statistic, the significance is calculated by linearly interpolating within the range of simulated critical values given in Shapiro and Wilk (1965).）另一篇文献这样解释：W may be thought of as the squared correlation coefficient between the ordered sample values (X') and the wi. The wi are approximately proportional to the normal scores Mi. W is a measure of the straightness of the normal probability plot, and small values indicate departures from normality.大致意思：W值是有序样本（将样本值从小到大排列，并计算其比例值）与对应的正态分布比例值的相关系数的平方值，也就是对P-P图的直线程度测量（若数据在P-P图呈对角直线分布就符合正态分布），小的W值就表明背离正态分布。