題目: 某地 120 名男性紅細胞數（blood）的資料（見程式中「begin data」與「end data」之間的資料），此資料呈正態分佈嗎？（引自馬斌榮主編書著，2001. p.150）
syntax 視窗編碼如下:
注: " *````` . " 在syntax中,表示注釋的意思.
frequencies 語句用來描述頻次；npar tests /k-s 語句是k-s檢驗，檢驗資料是否符合特定的分布。其中oraml 表示檢驗的正態分佈。 另：均勻分布是 uniform ；泊松分布是 poisson ； 指數分布是 exponential ； pplot語句生成pp圖，檢驗正態分佈與否。
**執行後，結果如下：
結果分析：
kolmogorov-**irnov test 的結果中， z 值等於0.532，p值等於0.940>0.5，因此資料呈近似正態分佈。
descriptive statics結果中，偏度係數skewness=-0..33;峰度係數kurtosis=-0.517；兩個係數都小於1，可認為近似於正態分佈。
qq plot 中，各點近似圍繞著直線，說明資料呈近似正態分佈。
結果思考：
檢驗資料的正態性，方法有很多，k-s test,descriptive,qq plot 等方法都可以檢驗資料的正態性。
正態性檢驗
安德森 達令檢驗樣本資料是否來自特定分布，包括分布 norm expon gumbel extreme1 or logistic 原假設 h0 樣本服從特定分布 備擇假設 h1 樣本不服從特定分布 返回 anderson 有三個輸出值，第乙個為統計數，第二個為評判值，第三個為顯著性水平，評判值與顯著...
Python正態性檢驗
在對資料建模前，很多時候我們需要對資料做正態性檢驗，進而通過檢驗結果確定下一步的分析方案。下面介紹 python 中常用的幾種正態性檢驗方法 kstest 是乙個很強大的檢驗模組，除了正態性檢驗，還能檢驗 scipy.stats 中的其他資料分布型別 對於正態性檢驗，我們只需要手動設定三個引數即可 ...
SAS 單變數正態性檢驗
其中w normal為shapiro wilk正態性檢驗統計量，pr顯著性水平 當n 2000時正態性檢驗用shapiro wilk統計量 當n 2000時用kolmogorov d統計量 在檢驗中，我們的零假設是變數服從正態分佈，如果test for normality 檢驗結果的p值小於0.05...