😊 SPSS正态性检验：参数检验与非参数检验如何用？

数据分析中，选择合适的统计方法至关重要。首先，我们需要通过SPSS进行正态性检验来判断数据是否符合正态分布。常用的正态性检验方法有K-S检验和Shapiro-Wilk检验，它们能帮助我们确认数据分布特性。

如果数据满足正态分布，则可以使用参数检验，例如t检验或单因素方差分析（ANOVA）。这些方法对数据的要求较高，但结果更精确。例如，在比较两组数据均值差异时，t检验就是首选工具。

然而，当数据不符合正态分布时，应转向非参数检验，如Mann-Whitney U检验或Kruskal-Wallis H检验。这类方法无需假设数据分布，适用范围更广，尽管精确度可能略逊于参数检验。

在SPSS中操作时，只需简单几步即可完成检验设置。以正态性检验为例，进入“分析”菜单，选择“描述统计”，再点击“探索”功能，将变量放入右侧框内，勾选所需的检验选项即可。参数与非参数检验的操作同样直观易懂，只需根据数据特点选择对应模块。

无论选择哪种方法，确保数据质量始终是关键！✨

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