目录 学习目的软件版本原始文档将非正态分布数据转换为正态分布一、正负偏态的转换方法（一）正偏态数据转换方法（二）负偏态数据转换方法 三、正态性检验（一）操作如下（二）结果解读四、SPSS：对数转换法（一）选择检验方法和操作步骤（二）结果验证和解读 五、SPSS:正态得分法需要注意 六、划重点 学习目的 加餐 | 如何将非正态分布数据转换为正态分布的？手把手教你SPSS操作

文章目录 一、偏度与峰度概念1.1 偏度1.2 峰度 二、python实现 一、偏度与峰度概念 1.1 偏度 偏度（skewness）：也称为偏态，是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。直观看来就是密度函数曲线尾部的相对长度。偏度刻画的是分布函数（数据）的对称性，关于均值对称的数据其偏度系数为0，右侧更分散的数据偏度系数为正，左侧更分散的数据偏

目录 学习目的软件版本参考文档基础数据正负偏态的转换方法（引自《小白爱上SPSS》）正偏态数据转换方法负偏态数据转换 实战数据准备数据初探输出结果分析查看峰度、偏度查看峰度标准误差、偏度标准误差计算偏度系数和峰度系数Tips：为什么判断限值是1.96？样本量过大的情形正态性检验结果结果解读 正负偏态的转换选择检验方法和操作步骤Step1：反转Step2: 反转后处理（以对数转换为例） 反