在SPSS中如何检验数据是否服从正态分布？若检验过程中出现缺失值又该如何处理？许多朋友对此可能尚不熟悉。接下来就由小编为您详细解答，一同来了解一下吧。

系统：windows11

软件版本：SPSS V27.0.1

正态分布（亦称高斯分布）是统计学中极为关键的一种概率分布模型。其曲线呈标准的钟形，离均值越远，概率密度越低，因此在社会科学、医学研究及经济学分析中得到广泛应用。本文将结合具体操作，为您讲解如何利用SPSS进行正态性检验，并分析检验时遇到缺失值的常见原因。

一、SPSS检验正态分布的方法有哪些

借助SPSS可进行多种正态性检验，其中较为常见的包括Anderson-Darling检验、Shapiro-Wilk检验以及Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验等。正确执行这些检验有助于保障后续统计分析的可靠性与有效性。

①Shapiro-Wilk检验：通过对比样本数据与理想正态分布之间的偏差来判断是否符合正态特征。

②Kolmogorov-Smirnov检验：依据实际经验分布与理论正态分布的偏离程度进行判断，更适合大样本场景。

③Anderson-Darling检验：综合评估数据的形态、位置及离散程度，相比Shapiro-Wilk检验往往具备更高的灵敏度。

为便于理解，下文将以Anderson-Darling检验为例，逐步演示具体操作步骤。

1、打开SPSS并输入待检验的数据。

2、点击顶部菜单栏的分析选项，选择非参数检验下的单样本检验。

3、将目标变量移至分析列表，确认设置无误后点击运行按钮，即可开始正态性检验。

二、SPSS检验正态分布时为什么缺失数据

在SPSS正态性检验中遇到缺失值提示，通常可归结为以下三种情况：

1、手动录入疏漏。在最初输入数据时，若误填了末尾单元格后又直接删除内容而未清除隐藏的空值标识，程序便会将其识别为缺失项。针对此类问题，可采用均值填充或线性插值等方法进行补全。

2、文件本身受损。硬盘坏道、文件系统异常或网络传输中断等均可能导致SPSS数据文件损坏。一旦底层文件受损，软件便无法正常读取完整记录。为避免此类风险，建议数据采集完毕后立即制作多份备份。

3、原始采集不全。部分测量指标或问卷项目仅针对特定群体设计，其他对象自然无法作答；加之实地调研时受访者回避某些问题，都会造成原始数据缺位。面对这种情况，最直接的处理方式是直接剔除含有缺失值的样本或相关变量，以精简分析流程。

以上就是关于SPSS正态分布检验方法及缺失值成因的详细解析，希望能为您的实际操作提供参考。若您还有其他疑问，欢迎继续关注小编获取更多精彩内容。

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