品牌型号：惠普 Laptop 15

软件版本：IBM SPSS Statistics27

系统：Windows 10

在进行数据分析时，我们想通过探索性分析判断检验数据是否符合正态分布形态，就可以用正态分布检验与箱图分析来辅助判断，这是SPSS探索性分析中常用的两种方法，接下来，我们一起来学习SPSS探索性分析正态分布，SPSS探索性分析箱图的内容。

一、SPSS探索性分析正态分布

这里以某地区居民月用水量的数据为例，通过SPSS中的探索性分析来判断该数据是否符合正态分布，话不多说，接下来看一下实操方法。

1、打开SPSS导入数据，找到工具栏，点击【分析】选项中的【描述统计】，再点击【探索】选项，如下图所示。

2、打开探索对话框，选择目标数据进入因变量列表，在本例中选择【居民月用水量】作为因变量，在显示位置选择【两者】，这样设置的话在后续分析结果中，既会输出关于居民月用水量的描述性统计量，也会生成相关的统计图。

3、点击右侧的【图】设置，在面板中勾选因子级别并置、茎叶图以及含检验的正态图，这样可以从多个方面分析居民月用水量数据的分布特征，判断数据是不是符合正态分布，点击【继续】返回上一级对话框。

4、在【探索：选项】对话框，勾选【成列排除个案】选项，这样会在软件运行分析之前将有缺失值的数据进行排除，确保参与分析的数据完整，避免缺失值对分析结果产生干扰，点击【继续】返回原对话框后，点击【确定】进行探索性检验。

二、SPSS探索性分析箱图

通过箱图可以直观的展示数据的各种特征，下面我们就根据第一部分样本中的数据来看一下各项分析结果。

1、从箱图中我们可以看到，箱图中间的横线代表的是数据的中位数，说明一半居民月用水量在该数值之上，一半在之下。箱图的最上方和最下方分别表示数据的最大值和最小值，从图上看，整体分布相对比较对称，说明居民月用水量的分布有一定规律 。

2、从描述表中，可得出居民月用水量平均值为8.100，平均值的95%置信区间下限是7.481，上限是8.719，5%修剪后平均值为 8.128，中位数是8.100，这说明数据集中趋势较为明显；最小值5.5，最大值10.2，全距4.7，四分位距2.2，偏度值为-0.147，峰度值-0.776，这说明该样本数据分布比较匀称。

3、图7为居民月用水量的正态性检验结果，从图中两种检验方法的显著性值来看，分别是：0.200 、0.925 。通常来说，显著性大于 0.05时，接受原假设，也就是居民月用水量的数据服从正态分布。

4、下图为茎叶图，居民月用水量达到5.5立方米的有1户；达到6立方米区间有3户；达到7立方米区间的有5户，达到8立方米区间的也有5户；达到9立方米区间有4户；达到10立方米区间有2户。

以上就是关于SPSS探索性分析正态分布，SPSS探索性分析箱图的全部内容介绍。我们在通过SPSS进行探索性分析的时候要注意，当样本量较少的时候，正态性检验的检验效能会比较低，此时需要结合箱图、直方图等图形分析观察数据分布形态，避免检验结果分析出错。

作者：菜不菜