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文档简介
数据分析方法非正态数据转化成正态数据,原创:东山草堂来自SPSS生活统计学,前言,大部分的数据分析都希望原始数据是满足正态分布的定距变量。然而,显示是残酷的,在各种研究中,常常需要面对非正态分布的定距数据。为了解决数据的正态性问题,数学家们总结了很多转化方法,但是没有万能神药,都需要对症下药(根据数据的实际分布情况,选择合适的转化方法)。下面不会介绍具体的转化方法,只是帮助大家理顺正态转化的思路,明白正态转化的逻辑,不至于将正态转化看做神秘领域,高不可攀。,2,正态转化四步骤,第一步:计算数据的分布状况及两个参数:偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)。第二步:根据变量的分布形状和参数,决定是否做转换。1、对称判断看Skewness(偏差度)的取值。如果偏度为0,则是完全对称(但罕见);如果偏度为正值,则说明该变量的分布为正偏态;如果偏度为负值,则说明该变量的分布为负偏态。然而,偏度值还不能完全判断偏态的分布是否与正态分布有显著差别,所以还需要做显著性检验。如果检验结果显著,我们可能(注意是“可能”)可以通过转换来达到或接近对称。,3,4,2、峰度检验Kurtosis(峰度)是判断曲线陡峭和平缓的指标。如果峰度为0,说明该变量分布合适(但罕见);如果峰度为正值,说明该变量的分布陡峭;反之,如果峰度为负值,说明变量的分布平缓。峰度也需要通过显著检验来判断与正态分布是否有显著差别。我们可能可以通过转换来达到或接近正态分布。,5,第三步:如果需要做正态转换,根据变量的分布形状,确定相应的转换公式。下面简单介绍3种常见的正态转换方法。1、如果是中度偏态如果偏度为其标准误差的2-3倍,可以考虑取根号值来转换。2、如果高度偏态如果偏度为其标准误差的3倍以上,则可以取对数,其中又可分为自然对数和以10为基数的对数。3、对于双峰或多峰数据秩分的正态得分的转化方法,SPSS软件中常用,请关注SPSS视频教程。第四步:再次检验转换后变量的分布形状。如果没有解决问题,或者甚至恶化,需要再从第二或第三步重新做起,然后再回到第一步的检验。直至达到比较令人满意的结果。,6,数据正态化注意点:1、偏度和峰度的标准误差与样本量直接有关。具体说来,偏度的标准误差约等于6除以n后的开方,而峰度的标准误差约等于24除以n后的开方,n为样本量。由此可见,样本量越大,标准误差越小。2、数据的正态转化方法不是通用的,要根据不同的数据分布情况,选择合适的或创造合适的转化公式,转化后必须验证转化效果,最终达到转化的目的。3、不是所有的非正
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