在对数据进行t检验或者f检验之前需要让数据满足正态性的要求，所以应该对数据进行正态性检验，检验正态性的方法中，K-S检验是最普遍的方法之一，下面我们就来具体的操作一下图和进行K-S检验。
在对数据进行t检验或者f检验之前需要让数据满足正态性的要求，所以应该对数据进行正态性检验，检验正态性的方法中，K-S检验是最普遍的方法之一，下面我们就来具体的操作一下图和进行K-S检验。
我拿到数据以后，先要在spss中组织数据，如图所示，第一列变量是我们要检验是否为正态的变量，第二列是数据的分组，即他们的组号。有的时候你的数据没有分组，也就是只有一个组，那就没有必要写group列了
为了分别检验每个分组的数据是否符合正态分布，我们要先将各个组分离?（如果你的数据只有一个组那就没必要进行这一步了），如图所示在菜单栏上执行：data---split file
?勾选【organize output by groups】，它的意思是分组呈现变量结果，将分组情况这个变量?添加到group based on中，点击ok按钮
?接着要对正太性进行检验了，我们在菜单栏上执行：analyze--nonparametric---one sample?
?切换到fileds这个选项，然后将你要检验的变量放到右侧的text fields中?
?切换到settings选项，然后点击【choose test】，勾选右侧的K-S检验，如图所示?。然后点击下方的options
?打开如图所示的对话框，我们将normal这个选项勾选，因为没有已知的正太分布的参数，所以选择use sample data，点击ok?
切换到text options 设置显著性水平，如图所示，一般为0.05或者0.01?
点击run，你就会看到数据处理的结果了
?下面是各个组的检验结果，结果显示的很详细，每个组都没有达到显著水平，接受原假设，即所有的组都是正态分布的。?
原文：http://www.cnblogs.com/hbmlml/p/4872069.html
