A-D检验

Excel 统计中的 A-D 正态性检验是挺常用的工具，适合做数据时检验样本是否符合正态分布。操作其实简单，你只需要在 Excel 中输入数据，通过相关函数就可以计算出 A-D 检验的统计量和 p 值，判断数据的正态性。如果你对 Excel 的高级数据有兴趣，试试这个方法吧，蛮实用的哦！

Matlab开发-D'Agostino-Pearson检验，用于评估数据向量的正态性。

一元线性回归模型的 D-W 检验，挺适合刚接触回归的同学快速上手。用 SPSS 做这类模型检验，流程比较清晰，点几下就能出结果。尤其是用在时间序列或残差上，D-W 值一下就能看出有没有自相关，挺省事。 回归的 D-W 检验，最常见的问题就是不知道那个统计量怎么解读。这里讲得还蛮清楚的，从数值区间到判断逻辑，配合 SPSS 操作截图，整体比较容易跟着做。你一边操作一边看，快就能弄懂。 配套的资料也不少，像SPSS 多元线性回归教学讲义和一元线性回归数据挖掘原理，都能连起来学，比较系统。尤其你要做点数据建模、评分卡这类工作，这套内容还挺实用。 要注意哦，D-W 检验主要是针对残差的自相关，不是万能

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

使用大数据正态检验能为数据处理提供参考。如果您对数据处理还有疑问，欢迎留言。