1樓：
一般是以0.05作為界限，這是比較通用的規則。你的資料並不嚴格服從正態分佈，因專為shapiro-wilks test的p值為0.
017。考慮屬到shapiro-wilks test有較高的檢驗效能（相對於其他的正態性檢驗，如kolmogorov-**irnov test等），且p值僅為0.017，而kolmogorov-**irnov test的p值為0.
168，因此你的資料也沒有嚴重背離正態分佈。如果你的後續目的是進行t檢驗或方差分析等，由於這些方法對資料背離正態分佈並不敏感，你仍然可以使用，而不必理會正態分佈的問題。
2樓：匿名使用者
你的樣本很小，看sw值即可
我替別人做這類的資料分析蠻多的
3樓：南開生態
任何bai軟體對任何分佈的檢
du驗都是預設0假設，包zhi
括正態分佈。一般以dao概率0.05為界，如果所版計權算出的概率p（即軟體中的sig.
）小於0.05就否定0假設、接受備擇假設，即不符合正態分佈；如果所計算出的概率p大於0.05就接受0假設，即符合正態分佈。
關於spss，關於檢驗資料是否服從正態分佈，應該用什麼方法阿，我的樣... 5
4樓：
你可以使用spss的explore，或pp圖，或qq圖，或one-sample kolmogorov-**irnov test，或histogram圖來考copy察你的資料的正態分佈情況。各個方法的結果不完全一致是很正常的，採用那個方法取決於你的應用目的。
如果你的目的是進行統計比較，那麼一些常見的分析方法（如t檢驗、方差分析等）對資料背離正態分佈有較好的穩健性，因此你的資料只要大致滿足、或不嚴重背離正態分佈就可以了。如果你的資料實在背離正態分佈太多，你應該改用非引數檢驗。如果你只需要知道一個大致的情況，僅需要histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況就可以了。
此外，在樣本量比較大的情況下（大於50），按照中心極限定理，樣本均值的分佈是接近正態分佈的，此時使用t檢驗、方差分析等引數分析方法更是沒有問題，尤其是在每組樣本量接近相等的情況下更是如此。
一組資料5的眾數是,一組資料122333445的眾數是,中位數是
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