Introduction
A assessment of the normality of data is an underlying assumption in parametric testing because many statistical tests is a prerequisite for the prequisite of data. 正規性の評価には主にグラフと数値の2つの方法があります。
この「クイックスタート」ガイドは、あなたのデータが正規かどうか、したがって、この仮定が統計的検定のためのデータで満たされているかどうかを判断するのに役立ちます。 アプローチは大きく分けて、統計的検定に頼るか、目視で確認するかの2つのテーマに分けられます。 統計的検定には、正規性を客観的に判断できるという利点がありますが、サンプルサイズが小さいと感度が悪くなったり、サンプルサイズが大きいと感度が高くなりすぎるという欠点があります。 そのため、統計学者の中には、自分の経験を活かして、プロットやグラフからデータについて主観的な判断を下すことを好む人もいます。 グラフの解釈は、数値的な検定が過敏であったり過小であったりするような状況で、正規性を評価するために適切な判断を可能にするという利点がありますが、グラフの方法は客観性に欠けます。 グラフで正規性を解釈した経験があまりない場合は、数値的な方法に頼るのが最善でしょう。
SPSS Statistics で、データを分析するために使用している特定の統計テストの正規性のテスト手順をガイドしたい場合は、当社の強化コンテンツで包括的にガイドを提供しています。 正規性の検定が必要な各統計検定について、SPSS Statistics での手順と、データが正規性の仮定を満たさない状況に対処する方法（例えば、データを「正規」にするために「変換」する方法、SPSS Statistics を使用して行う方法も紹介）を、ステップバイステップで紹介します。 強化されたコンテンツについては、「機能」をご覧ください。 また、仮定についてどのようにサポートするかは、「機能：概要」のページをご覧ください。 前提のページ。 しかし、この「クイックスタート」ガイドでは、SPSS Statistics の正規性の検定の基本について説明します。
SPSS Statistics
Methods of assessing normality
SPSS Statistics では、「探索」コマンドでこれらの手順のすべてをテストすることが可能です。 Explore…コマンドは、1つのグループで正規性をテストする場合、またはデータセットを1つ以上のグループに分割する場合に、単独で使用することができます。 例えば、参加者のグループがあり、彼らの身長が正規分布しているかどうかを知る必要がある場合、すべてExplore…コマンドの中で行うことができます。 グループを男性と女性に分けた場合（つまり、カテゴリ独立変数がある場合）、Explore…コマンドだけを使用して、男性グループと女性グループの両方で身長の正規性をテストすることができます。 これは、2つ以上のグループがある場合にも適用されます。 しかし、2つ以上のカテゴリカルな独立変数がある場合、Explore…コマンドだけでは不十分で、Split File…コマンドも使用する必要があります＜4297＞。