Spss で正規性をテストする方法

多くの統計テストでは、テスト結果の信頼性を得るために 1 つ以上の変数が正規分布していることが必要です。

このチュートリアルでは、SPSS で変数の正規性をテストするために使用できる 2 つの異なる方法について説明します。

各メソッドでは、20 人の異なるバスケットボール選手が獲得した 1 試合あたりの平均得点を示す次のデータセットが使用されます。

方法 1: ヒストグラム

変数が正規分布しているかどうかを確認する 1 つの方法は、ヒストグラムを作成して変数の分布を表示することです。変数が正規分布している場合、ヒストグラムは中心付近に多くの値が配置され、裾に少ない値が配置される「鐘」の形になります。

このバスケットボール データセットのヒストグラムを作成するには、 [グラフ]タブをクリックし、 [グラフ ビルダー]をクリックします。

表示されるウィンドウで、 「選択」リストから「ヒストグラム」を選択し、編集ウィンドウにドラッグします。次に、変数ポイントをX 軸上にドラッグします。

[OK]をクリックすると、次のヒストグラムが表示されます。

変動ポイントは完全に正規分布ではありませんが、大まかに鐘の形に従っており、ほとんどのプレイヤーが 1 試合あたり 10 ～ 20 ポイントを獲得し、その値を超えて得点するプレイヤーは少数であることがわかります。

これは正規性をテストする正式な方法ではありませんが、変数の分布を視覚化する簡単な方法を提供し、分布が釣鐘型かどうかの大まかなアイデアを与えてくれます。

方法 2: 正式な統計検定

形式的な統計検定を使用して、変数が正規分布に従うかどうかを判断することもできます。 SPSS は次の正規性テストを提供します。

• シャピロ・ウィルク検査
• コルモゴロフ・スミルノフ検定

各検定の帰無仮説は、特定の変数が正規分布するというものです。検定の p 値が特定の有意レベル (一般的な選択肢には 0.01、0.05、0.10 など) を下回っている場合、帰無仮説を棄却し、変数が正規分布していないと主張する十分な証拠があると結論付けることができます。 。

SPSS でこれら 2 つのテストを同時に実行するには、 [分析]タブをクリックし、 [記述統計]をクリックして、  探索する:

表示される新しいウィンドウで、変数ポイントを「依存リスト」というラベルの付いた領域にドラッグします。次に、 「プロット」をクリックし、 「検定付き正規性プロット」の横のボックスがチェックされていることを確認します。次に、 「続行」をクリックします。次に、 「OK」をクリックします。

[OK]をクリックすると、正規性テストの結果が次のボックスに表示されます。

各テストの検定統計量と対応する p 値が表示されます。

コルモゴロフ・スミルノフ検定:

• テスト統計値: 0.113
• p値: 0.200

シャピロ・ウィルクテスト:

• テスト統計値: 0.967
• p値: 0.699

両方の検定の p 値は 0.05 未満ではありません。これは、ポイント変数が正規分布していないと言う十分な証拠がないことを意味します。

変数が正規分布していると仮定して統計検定を実行したい場合は、変数点がこの仮定を満たしていることがわかります。