“解决SCI论文中有关统计疑难杂症”？系列推文——对于非正态分布资料该怎么办
在利用统计学方法对数据进行分析时，许多计量资料的分析方法都要求数据服从正态分布，例如T检验，方差分析，相关分析等，前面我们已经介绍了正态性检验的各种方法，如果经过正态性检验发现数据不服从正态分布，我们该怎么办呢？今天我们就来学习处理非正态分布资料的几种方法。
正态转换法
对于非正态分布可以应用变量转换的方法，将不服从正态分布的资料转化为正态分布或近似正态分布。常用的变量转换方法有对数转换，平方根转换和倒数转换等。平方根转换常用于轻度正偏态分布（偏度值&0，偏度值为其标准误的2-3倍，此时认为资料分布呈现轻度的正偏态分布），对数转换常用于中度正偏态分布（偏度值大于0，偏度值为其标准误差值的3倍以上，此时认为资料分布呈现中度正偏态分布），一般取自然对数或以10为底的对数根。倒数变换法常用于资料两端波动较大的资料，可使极端值的影响减小。对于负偏态分布资料，先要反转为正偏态，然后再按上述分类进行正态转换，反转的方法是找出资料中的最大值，然后加1，再减去每个数值，得到正偏态资料。正态转变法SPSS操作如下：
第一步:先看资料（n=12）是否为正态分布
该资料样本量为12，看Shpiro-Wilk检验，p=0.032,&0.05,该资料分布不服从正态分布。
由偏度值1.486&0,偏度值比上标准误为1.486/0.637约等于2.3可知，该资料属于轻度正偏态资料，所以我们选择平方根转换法，SPSS操作如下：
经过转换后，现在我们可以从数据视图中看到转换好的数据，如上图所示。接下来看看转换后的数据是否服从正态分布。
转换后的数据的正态性检验结果如上图所示：p=0.071,&0.05,转换后的数据服从正态分布
另外两种转换方法在SPSS上的操作也是通过“转换—计算变量”途径实现的，这几种转换途径都有一定的要求，例如平方根转换法要求数据为非负数，对数转换法要求数据为正数，倒数转换法，要求分母不为0，如果资料中有数据不满足上述要求，则需要对资料进行一定的变换（如加一个数或减去一个数），再做上述转换。
正态得分法
前面介绍的几种正态转换法，适合有一定统计学基础的人，对于无法很好掌握数据分布特征的初学者，SPSS提供的通过计算正态得分的方法来实现正态转换非常实用。接下来我给大家演示一下正态得分法的SPSS操作：
大家可以看到数据视图中多了一个名为N尿氟的新变量，它就是计算的正态得分，然后采用Explore方法对N尿氟进行正态检验，结果如下：
不是任何的非正态数据都可以进行正态转化，如果通过这些转换方法都无法将数据转为正态分布，那么这些数据就不能用T检验，方差分析等方法了，而要用下面介绍的非参数检验的方法来处理了，接下来就介绍一些常用的非参数方法及它们的SPSS操作步骤。
秩转换的非参数检验
配对样本比较的Wilcoxon符号秩检验
当一组配对样本的数据的差值不服从正态分布时，可以采用Wilcoxon符号秩检验的方法来进行检验，具体SPSS操作如下：
Wilcoxon符号秩检验的结果显示Z值为-1.913，近似法计算的P值（双侧）为0.056&0.05,可以认为差异无统计学意义。
两个独立样本比较的Wilcoxon秩和检验
对于不服从正态分布或者方差不齐的两独立样本资料的统计分析可以采用Wilcoxon秩和检验，由于在SPSS中没有Wilcoxon秩和检验，利用的是Mann-Whitney U检验，这两种检验方法在实质上没有差别，检验原理和结果也是完全等价的，具体的SPSS操作如下：
上图为Mann-Whitney U 检验结果：Z=-1.748，P=0.080，&0.05，所以可以认为两独立样本之间的差异没有统计学意义。
？为什么选择近似法算的P值而不选择确切概率法计算的P值
秩和检验在编秩的时，有时会遇到秩次相同的点，即节点，当节点较多时则需要校正，这时就需要用近似法算P值。
完全随机设计多个样本比较的Kruskal-Wallis H检验
Kruskal-Wallis H检验，可以用来推断计量资料的多个独立样本所来自的多个总体分布是否有差别，在理论上假设检验的H0应为多个总体分布相同，由于H检验对于多个总体分布的形状差别不敏感，故假设检验H0可写作多个总体分布位置相同。
下面以小白鼠接种3种不同型伤寒杆菌9D,11C,DSC1后生活日数是否有差别的样本资料来演示SPSS操作：
由上图可知Kruskal-Wallis检验结果为：H值为9.94，P=0.007，按照α=0.05的检验标准，拒绝H0，可以认为小白鼠接种3种不同菌型伤寒杆菌的生活日数有差别。
上述介绍的Kruskal-Wallis H检验是用来检验多个独立样本总体分布是否有差异，对于具体哪两个总体分布不同，就需要利用两两比较的Nemenyi法检验。
随机区组设计多个样本比较的Friedman M检验
随机区组设计的多个相关样本资料一般是用单因素方差分析的，当资料不满足正态分布条件时，就不能用随机区组设计资料的方差分析，这时要用Friedman M检验。具体的操作步骤如下：
上述为Friedman M检验的结果，双击上面的表，SPSS会自动弹出模型浏览器的界面，可以进一步的了解该资料的假设检验汇总。
通过上面模型浏览器的界面我们可以发现：Friedman M检验统计量为7.789，P=0.02，按照α=0.05的检验标准，可以认为三组之间的差异有统计学意义，具体的哪两组总体分布有统计学意义，需要进一步的两两比较。点击上图的“视图”栏，如图选择成组比较，结果如下：
如上图所示，可以得出成组比较的结果：照射前和照射6000γ的差异有统计学意义(P&0.05)。
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今日搜狐热点关于二维正态分布和一维正态分布的联系的问题_百度知道
关于二维正态分布和一维正态分布的联系的问题
求答案求解析~是不是选D啊我现在搞不清。是不是X,Y相互独立且都服从正态分布，则（X,Y）服从二维正态分布。而（X,Y）服从二维正态分布，则X,Y都服从正态分布而不一定相互独立？我看网上还有的说（X,Y）服从二维正态分布，则aX+bY也服从正态分布，由前者应该推...
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com/zhidao/wh%3D600%2C800/sign=fab6a1c5da5ec3f83eeb0ba/342ac65c1af79413b07ecb80880d.jpg" esrc="http://d.hiphotos。我也不大会证明,Y都服从正态分布而不一定相互独立？这一句的前半句X，不一定都要独立才符合，只要加入ρ这个联合的紧密程度就行了，独立就是没有紧密程度所以也符合。故B和C对。问题二,Y）服从二维正态分布。首先这个是对的，但是只是充分条件.baidu，X和Y相互独立的充要条件是参数ρ=0，由于没有条件推导不出.baidu.hiphotos.baidu.com/zhidao/pic/item/342ac65c1af79413b07ecb80880d，对二维的当然也成立.jpg" target="_blank" title="点击查看大图" class="ikqb_img_alink"><img class="ikqb_img" src="http://d.hiphotos。下面是截图性质的图片。这些都是对n维成立的,Y）服从二维正态分布，则X，因此A是对的。现在再考察后一句而不一定相互独立,Y相互独立且都服从正态分布://d问题一,Y都服从正态分布，是对的，因为二维正态分布的两个边缘分布都是一维正态分布的形式：X，则（X
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这样的数据如何将其转换为正态分布
一组数据使用minitab进行正态性检验时发现大部分数据集中体现为少数几个数值，且不符合正态分布，请问这样的数据如何转换为正态分布
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可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等，应根据资料性质选择适当的变量变换方法。
这组数据的问题是，有好几个数字都是同一个数，如图所示，有好几个数都是7，又有好几个都是8，以此类推，这些数按照同一方法进行转换以后，还是相同的数，还是不符合正态分布，该怎么办啊
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excel 当中的正态分布函数（累积分布函数）数学公式推导出来
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问题点：软件开发环境当中无法使用EXCEl的正态分布累积函数，需要将此函数用数学公式推导出来（在Excel当中通过其它方式计算出来，不能直接使用现有正态分布函数） 紧急程度：火星撞地球，十万火急
IT的同事协助编写的，是概率函数，但我们需要的是正态累积函数（供参考）Result = round((1/(sqrt(asin(1)*4)*Standard_dev))*exp(-((power((x-Mean),2))/(2*power(Standard_dev,2)))),14); ：附件是一个功率预测的表格，需要将不同电池效率档位的功率分布百分比显视出来，如附件！
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能搞定的大神联系我，微信红包的意思一下
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这年头，个个都是研究生不成？怎么都喜欢搞这些这么复杂的东西
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兄弟：这是领导交代的工作任务，挣可饭钱不容易呀
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你的领导要你考研不成？反正，我刚刚等同考研了，搞了几条研究生的题，累死，不想再搞这些这么高大上的课题了
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我们公司有自己开发的系统，不能调用EXcel里面现有的函数，只能用数学公式推导，兄弟如果可以，帮忙解一下。
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问题不难，就是费点事而已。
会用到积分、E及幂运作。
不过现在一般的平台都有了啊，不用这个就太垃圾了吧
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所以就用的是非参数检验正态性检验p值小于0。analyze-noparametric test -2 independent sample希望我的回答对你有所帮助.05，不符合正态分布，经对数转换后也不符合正态分布
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