毕业论文中不符合正态分布的数据

该什么分布就什么分布。随机数据的统计分布不都是正态的。可以试一试是否是对数正态分布，有些原始数据不服从正态分布，但取对数之后却服从正态分布。只有当影响数据分布的因素很多、而每种因素的影响又很小的时候，数据才呈正态分布，否则一般分布是偏态的。如果事先确定某种数据应当是正态分布，而处理结果不是正态的，那么应考虑数据的获得、数据处理方法、试验方法等会否有问题？供您参考。

不符合正态分布的原因是不是数据找的不太正确，这种事情要跟导师商量的

不是正态的数据分析，第一反应是寻求变换，常用的就是Box-Cox变换。如果还不行的话，就直接上非参数了。

对待这种问题，一般要先弄清不正态的原因再说。

第一种情况：数据本来就不是正态的。

如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的，可以考虑寻求变换，通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功，这时可以采用非参数检验来进行分析。

第二种情况：存在异常点。

如果确认是异常点，可以考虑剔除。但如果找不到产生异常点的原因，它可能就是一个正常数据，此时可以考虑补充抽样，看看能不能把异常点与大多数数据中的空间填补上。

第三种情况：双峰(多峰)数据。

可能每组数据都服从正态分布，但混在一起就不行了。恰当的做法是尽可能把数据按不同属性分开分析。

第四种情况：平顶的数据。

平顶的数据是指在直方图上看到的图形是相对比较平坦的，这时就要考虑尽可能把混在一起的数据按其属性分开，每个属性的数据单独分析。同时还可以考虑只取近期的数据进行分析，历史数据在当前可能不那么适用了。

做spss分析，数据不符合正态分布，如何将非正态数据转为正态分布数据，可以采用以下步骤来转换：先将原始分数的频数转化为相对累积频数（百分等级），将它视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的z值，将其转化为z分数，达到正态化的目的。在spss上的操作方法：工具栏transform-rankcases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选ranktypes对话窗，选中normalscores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom计算方法，可根据你的需要进行改进），点击continue，ok。spss会在数据观察表中生成两列新变量，其中n总分变量就是你想要的正态化结果。注：尊重知识，请提问者尽快采纳答案。