求教：根据峰度和偏度来判断正态分布

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在进行描述性分析的时候，判断数据分布是否正态有连个指标是峰度和偏度，可以直接用峰度系数和偏度系数来判断分布形态，也可以根据两个系数除以各自的标准误算出统计量来进行检验，那我的问题是：

单看峰度系数和偏度系数，如何判断是否可以当做正态分布来使用呢？网上有的说和0进行比较，也有的说和1进行比较

另外，我认为统计量检验有置信度问题，而偏度系数和峰度系数是针对实际数据来说的，更能真实的反映数据分布，我这样理解对不对？

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关键词：正态分布 描述性分析 数据分布 我的问题 实际数据 系数 正态分布 置信度 如何

峰度和偏度是描述统计量，只能凭自己判断。事实上，一般是用可以用峰度和偏度来构造正态分布的检验统计量，统计量检验是有置信度问题。

在传统统计里面，反映数据真实度的，就是p值么，不就是置信的概念么？

beskriv 发表于 2013-4-11 17:24
峰度和偏度是描述统计量，只能凭自己判断。事实上，一般是用可以用峰度和偏度来构造正态分布的检验统计量， ...

如果数据是总体而不是样本，那么是不是就没有置信度这个概念了？

bigdog1984 发表于 2013-4-12 17:43
如果数据是总体而不是样本，那么是不是就没有置信度这个概念了？

描述统计量本来就没有置信度这个概念。

至于你要检验什么的时候，你构造出来的检验统计量的总体是什么？

描述性分析，数据是否接近正态分布时可以看峰度系数和偏度系数，在SPSS软件中，参照数据是0
在假设检验中，正态分布常用的检验方法是K-S检验与S-W检验。前者适用于较大的样本（5000以上），
后者适用较小的样本。

通过Q-Q与P-P图，直方图也可以判断数据是否接近正态分布！

补充一点：峰度系数/峰度系数标准误的绝对值小于1.96,则峰度符合正态分布；偏度系数同理；
当然可以K-S，S-W直接判定

Practical considerations

Skewness. The question arises in statistical analysis of deciding how skewed a distribution can be before it is considered a problem that is, non normality. One way of determining if the degree of skewness is "significantly skewed" is to compare the numerical value for "Skewness" with twice the "Standard Error of Skewness" and include the range from minus twice the Std. Error of Skewness to plus twice the Std. Error of Skewness. If the value for Skewness falls within this range, the skewness is considered not seriously violated.

Kurtosis. Another descriptive statistic that can be derived to describe a distribution is called kurtosis. A distribution is platykurtic if it is flatter than the corresponding normal curve and leptokurtic if it is more peaked than the normal curve.The same numerical process can be used to check if the kurtosis is significantly non normal. A normal distribution will have Kurtosis value of zero. So again we construct a range of "normality" by multiplying the Std. Error of Kurtosis by 2 and going from minus that value to plus that value.

mssr 发表于 2013-4-14 21:03
Practical considerations

Skewness. The question arises in statistical analysis of deciding how sk ...

请问这堆英文的出处？非常感谢！

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