spss非正态如何转换成正态

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。

1、对数变换xa0即将原始数据X的对数值作为新的分布数据：

X’=lgX当原始数据中有小值及零时，亦可取X’=lg（X+1）

还可根据需要选用X’=lg（X+k）或X’=lg（k-X）

对数变换常用于（1）使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布，人体中某

微量元素的分布等，可用对数正态分布改善其正态性。

（2）使数据达到方差齐性，特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时。

2、平方根变换 即将原始数据X的平方根作为新的分布数据。

X’=sqrt（X）

平方根变换常用于：

1）使服从Poission分布的计数资料或轻度偏态资料正态化，可用平方根变换使其正态化。2）当各样本的方差与均数呈正相关时，可使资料达到方差齐性。

3）倒数变换 即将原始数据X的倒数作为新的分析数据。

X’=1/X

常用于资料两端波动较大的资料，可使极端值的影响减小。

4、平方根反正旋变换 即将原始数据X的平方根反正玄值做为新的分析数据。

X’=sin-1sqrt（X）

常用于服从二项分布的率或百分比的资料。一般认为等总体率较小如＜30%时或较大（如＞70%时），偏离正态较为明显，通过样本率的平方根反正玄变换，可使资料接近正态分布，达到方差齐性的要求。

标准正态分布的特点：

1、密度函数关于平均值对称

2、平均值与它的众数（statistical mode）以及中位数（median）同一数值。

3、函数曲线下68.268949%的面积在平均数左右的一个标准差范围内。

4、函数曲线的反曲点（inflection point）为离平均数一个标准差距离的位置。