在對數據進行t檢驗或者f檢驗之前需要讓數據滿足正態性的要求，所以應該對數據進行正態性檢驗，檢驗正態性的方法中，K-S檢驗是最普遍的方法之一，下面我們就來具體的操作一下圖和進行K-S檢驗。
方法/步驟
-
我拿到數據以后，先要在spss中組織數據，如圖所示，第一列變量是我們要檢驗是否為正態的變量，第二列是數據的分組，即他們的組號。有的時候你的數據沒有分組，也就是只有一個組，那就沒有必要寫group列了
-
為了分別檢驗每個分組的數據是否符合正態分布，我們要先將各個組分離（如果你的數據只有一個組那就沒必要進行這一步了），如圖所示在菜單欄上執行：data---split file
-
勾選【organize output by groups】，它的意思是分組呈現變量結果，將分組情況這個變量添加到group based on中，點擊ok按鈕
-
接着要對正太性進行檢驗了，我們在菜單欄上執行：analyze--nonparametric---one sample
-
切換到fileds這個選項，然后將你要檢驗的變量放到右側的text fields中
-
切換到settings選項，然后點擊【choose test】，勾選右側的K-S檢驗，如圖所示。然后點擊下方的options
-
打開如圖所示的對話框，我們將normal這個選項勾選，因為沒有已知的正太分布的參數，所以選擇use sample data，點擊ok
-
切換到text options 設置顯著性水平，如圖所示，一般為0.05或者0.01
-
點擊run，你就會看到數據處理的結果了
-
下面是各個組的檢驗結果，結果顯示的很詳細，每個組都沒有達到顯著水平，接受原假設，即所有的組都是正態分布的。
-
