如何使用excel檢視這組資料是否符合正態分佈

1.首先，我們選擇開啟excel輸入資料。

例如，比較組 A 資料和組 B 資料。

2. 選擇鍵盤在空格中輸入[=]，然後插入功能[t-test]。

3. Array1 選擇 A 組資料，Array2 選擇 B 組資料，跟蹤並輸入輸入 2。

4. 之後，選擇 [確定] 選項以執行 t 檢驗分析功能。

5.分析的結果是，如果在p“處存在顯著差異，那麼如果p”處存在非常顯著的差異。

Excel 不能做正態性檢驗，只能做假設檢驗。 建議使用 SPSS 進行正態性測試，如下文所述。

1.這裡生成兩組服從正態分佈。

，每個樣本50個，假設兩組數字分別來自同一物件，分別得到一定改進前後得到的相應數字資料。

2.您可以先畫乙個折線圖。

對兩組資料進行初步對比，發現改善後有的資料有所增加，有的有所下降，但改善後整體資料有所增加。

3.也可以繪製箱形圖。

比較（有關繪圖方法，請參閱引用的經驗）。

4. 點選資料 - 資料分析。

如果此選項不可用，則需要載入分析工具庫，請參閱該方法的參考體驗）。

5. 在彈出的資料分析選單中，選擇 T-test： Average。

對兩個樣品進行分析以確定。

6. 在選項選單中選擇對應的兩組資料和顯著性水平。

預設輸出區域，OK。

7. 這裡假設平均偏差。

為 0，即 null 假設兩組資料的總均值相等，採用雙尾檢驗顯示 p 值。

小於，即拒絕原假設並接受備擇假設（兩組資料的總體均值不相等）。

p-p 圖：將樣本的累積頻率用作橫坐標以安裝正態分佈。

計算出的累積概率用作縱坐標，樣本值在笛卡爾坐標系中表示為散點。 如果資料服從全域性分布，則取樣點應在第一象限附近。

對角線分布。

Q-Q圖：按樣本的分位數。

作為橫坐標，以正態分佈計算出的相應分位數為縱坐標，樣本表示為教學坐標系的散點數。 如果資料服從正態分佈，則取樣點應位於第一象限對角線周圍的直線上。

由於一般正常人群，其影象相對於 y 軸不一定是對稱的。

對於任何正態總體，其值小於 x 的概率。 只要會用它來求出正常種群在一定區間的概率。

材質工具：Excel2010

1.建立乙個新的工作簿，並準備在A1-F20的單元格區域（圖中的紅色框）中插入隨機值，以“8-88”之間的值為例。

2.單擊單元格A1（圖中紅色箭頭表示），在單元格中輸入“=ran”，然後在彈出的功能選單中單擊“randbetween”（圖中藍色箭頭指向）功能。

3. randbetween 函式的格式如下圖紅框所示。

4.填寫值範圍兩端的值，分別填寫逗號為“=randbetween（8,88）”（圖中藍色框）。

5.輸入後，得到乙個隨機值（圖中紅色框），使用填充手柄（圖中紅色箭頭表示）將公式填充到“f”列（圖中藍色箭頭所指）。

6.然後使用填充手柄（圖中紅色箭頭表示）將公式填充到“20”線（圖中藍色箭頭指向）。

7.獲得如下圖所示的最終效果，完成設定。

以下是確定正態分佈的方法：

1.正態性檢驗：偏度和峰度。

1.偏度：描述資料分布中不對稱的方向和程度。

當偏度為0時，可以認為分布是對稱的，服從正態分佈;

當偏度>>0時，分布為右偏，即尾部在右邊，峰尖在左邊，也叫正偏度;

當偏度<為0時，分布偏左，即尾部在左邊，峰尖在右邊，也叫負偏。

2.峰度：描述資料分布的陡峭和緩慢程度。

當峰度為0時，可以認為分布的峰度是合適的，服從正態分佈（既不胖也不瘦）;

當峰度為0時，分布的峰度陡峭（高尖）;

當峰度<0時，分布平滑（短而胖）;

3.SPSS操作方法。

4.結果的解釋。

2.正態性檢驗：圖形判斷。

1.直方圖：表示連續變數的頻率分布，可用於檢查其是否服從正態分佈。

在“圖表”下拉選單中選擇“舊對話方塊”，在“舊對話方塊”中選擇“直方圖”;

將變數“x2”放入變數框中，並選中“顯示正態曲線”。

2. P-P圖和Q-Q圖。

1）P-P圖反映變數實際累積概率與理論累積概率的一致性程度，Q-Q圖反映變數實際分布與理論分布的一致性程度。如果資料服從正態分佈，則資料點應基本與理論直線（即對角線）重合。

2） SPSS操作：

在選單中選擇“分析統計資料”，在“描述統計資料”下選擇“P-P圖”;

選擇變數，並檢查正態分佈; 生成下圖。

3.正常測試：非引數測試方法。