为什么每次吵架,老公就换Q密码,我之前把他资料改的我自己的,吵架后他又把资料换成他的,还换成他自己

为什么每次吵架,老公就换Q密码,我之前把他资料改的我自己的,吵架后他又把资料换成他的,还换成他自己,第1张

你好亲

他这样做法,其实,早就厌倦,你把Q的资料改成自己的,让他觉得一点自由都没有。所以,每次他都要改密码,不让你知道

亲,夫妻之间的吵架,都是一些鸡毛蒜皮的小事情。有些生活细节就不要去计较了

给彼此一些空间和自由。男人嘛,喜欢有自己的小小的空间。让他找到自己

亲,不如跟他谈谈。夫妻之间难免会吵架,但不要密码改来改去的。亲,不要去管他的Q密码或者资料、女人不能太自私了

男人,要是很爱你的话,你不用要密码,他主动就会给你。资料还有 签名。都是跟你有关的。

再说了,一个虚拟的软件,不值得为它吵架,纠结。

今天和大家分享一下SPSS中判断一组数据是否符合正态分布的几种方法。 以下表为例,需要判断地理成绩的分布是否符合正态分布。 在开始菜单点击“分析”、“频率”,在频率对话框中将地理字段选入选框。 在频率图表选项中勾选“直方图”、“在直方图中显示正态曲线”。 之后可以在输出结果中看到数据分布情况。 我们也可以使用Q-Q 图进行判断。 P-P图判断的操作方法与Q-Q图基本一致。 此外还可以使用K-S检验。 和前面的判断方法不同的是这种方法输出的结果并没有图形展示,我们只需要关注最后的渐近显著性是否大于005即可。

偏度和峰度

1、偏度(Skewness):描述数据分布不对称的方向及其程度(见图1)。

当偏度≈0时,可认为分布是对称的,服从正态分布;

当偏度>0时,分布为右偏,即拖尾在右边,峰尖在左边,也称为正偏态;

当偏度<0时,分布为左偏,即拖尾在左边,峰尖在右边,也称为负偏态;

注意:数据分布的左偏或右偏,指的是数值拖尾的方向,而不是峰的位置,容易引起误解。

2、峰度(Kurtosis):描述数据分布形态的陡缓程度(图2)。

当峰度≈0时,可认为分布的峰态合适,服从正态分布(不胖不瘦);

当峰度>0时,分布的峰态陡峭(高尖);

当峰度<0时,分布的峰态平缓(矮胖);

利用偏度和峰度进行正态性检验时,可以同时计算其相应的Z评分(Z-score),即:偏度Z-score=偏度值/标准误,峰度Z-score=峰度值/标准误。在α=005的检验水平下,若Z-score在±196之间,则可认为资料服从正态分布。

了解偏度和峰度这两个统计量的含义很重要,在对数据进行正态转换时,需要将其作为参考,选择合适的转换方法。

3、SPSS操作方法

以分析某人群BMI的分布特征为例。

(1) 方法一

选择Analyze → Descriptive Statistics → Frequencies

将BMI选入Variable(s)框中 → 点击Statistics → 在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis

(2) 方法二

选择Analyze → Descriptive Statistics → Descriptives

将BMI选入Variable(s)框中 → 点击Options → 在Distribution框中勾选Skewness和Kurtosis 

4、结果解读

在结果输出的Descriptives部分,对变量BMI进行了基本的统计描述,同时给出了其分布的偏度值0194(标准误0181),Z-score = 0194/0181 = 1072,峰度值0373(标准误0360),Z-score = 0373/0360 = 1036。偏度值和峰度值均≈0,Z-score均在±196之间,可认为资料服从正态分布。

二、正态性检验:图形判断

1、直方图:表示连续性变量的频数分布,可以用来考察分布是否服从正态分布

(1)选择Graphs → Legacy Diaiogs → Histogram

(2)将BMI选入Variable中,勾选Display normal curve绘制正态曲线

2、P-P图和Q-Q图

(1) P-P图反映了变量的实际累积概率与理论累积概率的符合程度,Q-Q图反映了变量的实际分布与理论分布的符合程度,两者意义相似,都可以用来考察数据资料是否服从某种分布类型。若数据服从正态分布,则数据点应与理论直线(即对角线)基本重合。

(2) SPSS操作:以P-P图为例

选择Analyze → Descriptive Statistics → P-P Plots

将BMI选入Variables中,Test Distribution选择Normal,其他选项默认即可。

三、正态性检验:非参数检验分析法

1、正态性检验属于非参数检验,原假设为“样本来自的总体与正态分布无显著性差异,即符合正态分布”,也就是说P>005才能说明资料符合正态分布。

通常正态分布的检验方法有两种,一种是Shapiro-Wilk检验,适用于小样本资料(SPSS规定样本量≤5000),另一种是Kolmogorov–Smirnov检验,适用于大样本资料(SPSS规定样本量>5000)。

2、SPSS操作

(1) 方法一:Kolmogorov–Smirnov检验方法可以通过非参数检验的途径实现

选择Analyze → Nonparametric Tests → Legacy Dialogs → 1-Sample K-S

将BMI选入Test Variable List中,在Test Distribution框中勾选Normal,点击OK完成操作。

(2) 方法二:Explore方法

选择Analyze → Descriptive Statistics → Explore

将BMI选入Dependent List中,点击Plots,勾选Normality plots with tests,在Descriptive框中勾选Histogram,Boxplots选择None,点击OK完成操作。

3、结果解读

(1)在结果输出的Descriptives部分,对变量BMI进行了基本的统计描述,同时给出了其分布的偏度值、峰度值及其标准误,具体意义参照上面介绍的内容。

(2)在结果输出的Tests of Normality部分,给出了Shapiro-Wilk检验及Kolmogorov-Smirnov检验的结果,P值分别为0200和0616,在α=005的检验水准下,P>005,不拒绝原假设,可认为资料服从正态分布。

(3)在结果输出的最后部分,同时给出了直方图和Q-Q图,具体意义参照上面介绍的内容。建议可以直接使用Explore方法,结果中不仅可以输出偏度值,峰度值,绘制直方图,Q-Q图,还可以输出非参数检验的结果,一举多得。

四、注意事项

事实上,Shapiro-Wilk检验及Kolmogorov-Smirnov检验从实用性的角度,远不如图形工具进行直观判断好用。在使用这两种检验方法的时候要注意,当样本量较少的时候,检验结果不够敏感,即使数据分布有一定的偏离也不一定能检验出来;而当样本量较大的时候,检验结果又会太过敏感,只要数据稍微有一点偏离,P值就会<005,检验结果倾向于拒绝原假设,认为数据不服从正态分布。所以,如果样本量足够多,即使检验结果P<005,数据来自的总体也可能是服从正态分布的。

因此,在实际的应用中,往往会出现这样的情况,明明直方图显示分布很对称,但正态性检验的结果P值却<005,拒绝原假设认为不服从正态分布。此时建议大家不要太刻意追求正态性检验的P值,一定要参考直方图、P-P图等图形工具来帮助判断。很多统计学方法,如T检验、方差分析等,与其说要求数据严格服从正态分布,不如说“数据分布不要过于偏态”更为合适。

此qq图和腾讯的qq图不是同一个东西啦,这个qq图是对数据的分布情况的统计检验,下面简单介绍一下qq图的原理

qq图就是理论值和实际值的关系图,x=理论值,y=实际值。

对于实际值,我们很容易得到,但是理论值就有点不太好理解了。要得到理论值,首先就是先要得到一些列的分位点区间(分位点就是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,如01、02、03、04、05、06、07、08、09,分为点区间就是这些相邻的点两两组合,即0-01、01-02、02-03、03-04、04-05、05-06、06-07、07-08、08-09),然后求出分位点区间的中间值(即005、015、025、035、045、055、065、075、085、095),最后根据中间值和函数的反函数求出理论分布的值,再画图就好了。

要画qq plot,可以在spss上实现,也可以在R上实现。在R上,qqplot和qqnorm不是同一个函数,qqplot应该是两样本的正态性对比,而qqnorm应该是样本与样本期望的正态性对比。

在统计学中,Q-Q(分位数 - 分位数)图是概率图,其是通过将绘制两个概率分布的分位数来比较两者分布关系的图形方法。首先,选择一系列的分为点区间。第一个分布的点(x轴)和第二个分布的点(y轴)组成了qq图上的一个点。因此,该线是具有参数的参数曲线,该参数是分位数的间隔的数量。

如果两个分布比较相似,那么qq 图上的点就大致分布在y=x的线上。如果这两个分布线性相关,那么qq 图上的点就大致分布在一条线上,但不一定在y=x上。Q-Q图也可以用作估算位置分布中的参数的图形方法。

qqplot用来比较分布的形状,提供两个分布中属性(如位置,比例和偏度)相似或不同的图形视图。Q-Q图可用于比较数据集合或理论分布。用qq图比较两组数据被认为是一种非参数的方法比较他们的可能分布情况。对于上诉这些情况,qq图是比普通的技术比较柱状图跟有说服力的方法,但同时也需要更多地方式来解释。Q-Q图通常用于将数据集与理论模型进行比较。这可以提供对图形的“适合度”的评估,而不是简化为数字摘要。 Q-Q图也用于比较两种理论分布。由于Q-Q图比较分布,因此不需要将值作为对观察,如在散点图中,或者甚至对于被比较的两个组中的值的数量相等。

术语“概率图”有时特指Q-Q图,有时表示更一般的图,有时表示不太常用的P-P图。 概率图相关系数图(PPCC图)是从Q-Q图的概念导出的量,Q-Q图测量拟合分布与观测数据的一致性,并且有时用作拟合数据分布的手段。

ps 有空了再修改吧

参考:

Quantile-Quantile (q-q) Plots

请问qqplot和qqnorm有什么区别

分位数

Q–Q plot

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22g4

Snipaste v256最新版是一款纯绿色、无需安装的电脑截图软件,该软件不同于传统的截图工具,它将截图和贴图整合在了一起,还可以回放截屏记录、取色、多次截图、标记、马赛克等等,是用户最佳的截图软件。Snipaste支持将剪贴板中的内容转为显示,包括剪贴板中的图像、纯文本、HTML 文本、颜色信息、图像文件等等,另外还可以高效地自动选取按钮、文字等界面元素。

[img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238914jpg[/img]K$nFx LA%P]4Q

图为在德国陆军参战的日籍娃娃兵'^ @ o2v|y3i;p`w

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s)a!9FU;s"Mr,c 德国北非军团中服役的印度志愿兵3n%OG Vc!8y

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拉托维亚的党卫军作战部队 注: 以拉托维亚人组成了第十五党卫军步兵师 u}a4O9} j8q

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爱沙尼亚也成立了党卫军作战部队, 图为爱沙尼亚加入德国空军的飞行员

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)F kdYY;uUM+IP 爱沙尼亚党卫军步兵师臂章

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!x$FU8~j 南斯拉夫傀儡政权空军

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匈牙利陆军

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罗马尼亚空军与德国空军一起作战

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加拿大驱逐舰直接冲撞德军潜艇

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jV G`H 德国城市科隆遭受轰炸 此次轰炸盟军出动了一千三百多架轰炸机, 科隆成为一片火海, 地面温度达到了一千涉世度,

8^SQt]!S:c0] BQ 相当于原子弹的效果 图为科隆机场轰炸后的效果

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d C _Z{ Hr'gZ 德军潜艇遭受深水炸弹攻击, 其中一枚在半空中

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n[0z9PV3Ow 德军艇员弃艇逃命

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德军空降兵空降挪威,这也是德国空降兵二战中第一次作战

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德军空降兵在挪威建立前进机场

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德国飞行员

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党卫军短剑,上刻:”忠诚是我的荣誉5n'f:UK+q7f5V

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C,vR5m1Ie 党卫军指挥剑.非常罕见,因为当时制造时数量就极为有限,只是仪式的时候使用)Z!F1RZ Ymh4p

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我认为这张世界著名的不是彩色的,是后来上的色.(红旗插上帝国国会大厦)

F:r,R3u] t [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238957jpg[/img]

1SAri%Rn 二战结束时的洛杉矶港

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这张应该是原始照片bQfl\0l/y

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qpeD p7V 人们都说久经沙场的人的眼神是空的, 比较下面两张照片,也许就有答案了 @ TE3{i \8p

图为在太平洋战场的美国海军陆战队士兵 0r+|'C#r7hiA

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d7\^1{#{\a#kEX{ 图为参加阿登反击战的德军士兵 眼神中没有了兴奋,没有了恐惧,没有亲善, 很难描述

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{$_v e(uG vx 再比较一下这一张5_ h l+\&d5n

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绝望 h | F/|]f2a

德军开进巴黎时市民的表情%{:gFp)we

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Z&iEV"jXiH 这张虽然不值得称道, 但能看出"愚民政策"和洗脑对无知,没有受过什么教育的德国人起了多么大的作用, 使他们对"元首"山呼万岁还觉得不能完全表达自己的赤胆忠心

wzha2008 2007-8-4 13:39

[img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238966jpg[/img]

%oP$k o%Er%h/h9H 一线生机

Z)`_w8q [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238967jpg[/img]

@V/S3UY}'ww/[ ^ 图为战争末期纳粹镇压华沙起义%z{o v `u/e

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以前在军图见了一些各国军MM的,一个个搔首弄姿,装腔作势 再看看这幅, 也许能够领悟出勇敢和决心的含义来,也许对什么是真正的美另有体会

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这张可不是明星假扮的 二战时美国空军有一支妇女飞行大队, 她们的主要任务就是把制造好的飞机从工厂驾驶到战略物资集结地c#~3ld+n"V

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战地记者

0X#a)ER8~Es M [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238972jpg[/img]

8R:D3a&B(kpC!` 对生的渴望 P2T J GqPUw

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+o} [|4E$r@+o 生活的美好的 图为加拿大陆军美术家上尉'^ D~PK#p qOTn+G

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苦中寻乐 图为美国海军士兵的发型 意为"地狱"2m~TE5]s5{Y fI

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是宽慰还是解脱,很难说清楚

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0~,L#@Y/c2eyZ0N 他在想什么呢 最后的解脱P XJf7s(X

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} V"_%S8o&z 想象一下这个孩子的后半生会是怎样的情景呢

ht+Xvv+a [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238978jpg[/img]$`C!QPi;vh'`V

也许他们属于幸运的人群:M`s#~#m&S%Q `

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他们是幸运的吗

Z [/[JO`Ql [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/238/238980jpg[/img]3vKDR1jt)h8\~,X

当俘虏对于骄傲的德意志人来说不太好接受

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zN_nr Qi+k x 无论身处何地, 德意志人的傲慢总还是要流露出来| j:bo3No,h

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也许是过于傲慢了c9@OoP@]

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r E;~JA2yR:@D 非常潇洒 ,骑驴找MM去,哈哈

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W ur d#z O 枪决法奸

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法奸的下场 BXU U1S

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飞虎"也需要保护;hB{kb;Y9l:S1M

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c XO U+j9gR#i&] 杜立德轰炸机大队整装待发, 轰炸东京 这群"疯子"在轰炸东京,燃油耗尽之后迫降在中国的日占区 一些被日军捕获, 押送到东京处死; 另一些在中国军民的帮助下,安全抵达重庆 &NM G,OWNt2l G7F

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wzha2008 2007-8-4 13:47

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9TF @0G ju@DV'] 装备了雷达的霍伊根亲王号重巡洋舰P,lS;IM4p

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V]6d@[Po 海军司令邓尼兹,希特勒自杀后成为元首

$rc$W}OyfQD [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239041jpg[/img]

%Z)c6Nv6JA@ma 俾斯麦战列舰

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8INv2ai~^B 狼群 5{ClA8u

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俾斯麦号战列舰 s H"PZ"o8T

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霞光下的U艇I#Fy {2g

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21型U艇 看一看她的设计, 非常超前

W$vV}&F1@2q)y-R [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239057jpg[/img]%do7F$A/bb ~+w4K

老式战列舰格拉夫斯匹

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&V}@Vm9hm m)Bx 被英军炸沉在港湾里的巡洋舰西脾号

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}q&wd$TF 霍伊根亲王号重巡洋舰0H5D2H~#C

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战列舰商霍斯特

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重巡洋舰特俾兹号

eG }lY~;E [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239065jpg[/img]3j3w~3J+V&c j(u

德意志号

8]5QW"]t [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239068jpg[/img]U'c9bh0b$W

检阅狼群 #@j |3i1m2^5D9hZ

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rsX"Sk6i2C%sv#X 海军少将鲁左和海军上将西尔在享受日光浴

#we!c0~&pW5do [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239073jpg[/img]

sL{iV_ X/F1B 斯格兹尼--德军特种战专家, 曾亲手救出了墨索里尼

8m4Op~m P2m [img]http://imagebbstomcom/data1/pic/209/239/239074jpg[/img]b h/jIf1T5K:U

山地部队

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塞普 迪特里克--阿登反击战坦克集团军司令, 差一点儿把盟军赶下大海 希特勒曾说:"我要有个儿子,就要象迪特里克一样"M l[9q rg(W

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~Jm7{ K J,T\L 机枪手

wzha2008 2007-8-4 13:53

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6[j7c-D"|CP@-{1Y 在德军中服役的靼坦族人 FbLAIX5kI"T

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XF"H/z&p 芬兰陆军 &E6|;d-X%I AV u3C

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Ta;Ls0V`,f5PF 被炸掉一只胳膊的德军士兵g&vS tz:]2y4N

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美军官检查葡萄牙妓女的健康证件 L_NH:h!wZ+k

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kLQg8tu 诺曼底前夜, 艾克亲临101空降师看望士兵

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@|1Qn&l NM&j1U/D 这位和善的英国大娘不知为击落德军战机和V-1飞弹做出了多大的贡献5qKb{0V7U-J

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这种反坦克炮还是第一次见到i%TJbS

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伞降炸弹轰炸日军机场9q8i7c&Z}u

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这个女孩来自《偶像大师 灰姑娘女孩》里的双叶杏,望采纳

P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致,但原理上有着区别。

P-P图,其原理在于如果数据正态,那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例,和假定正态时的数据分布累积比例;并且将实际数据累积比例作为X轴,将对应正态分布累积比例作为Y轴,作散点图。

Q-Q图,其原理在于如果数据正态,那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数;并且将实际数据作为X轴,将假定正态时的数据分位数作为Y轴,作散点图。

无论是P-P图,或者Q-Q图;如果说数据呈现出正态性,那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线,此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线,那么说明数据很可能不具有正态特质。

P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到,两者功能一致看使用偏好选择即可。

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