在上一期的內容中，我們介紹了如何利用偏度值、峰度值、直方圖、P-P圖（Q-Q圖）以及非參數檢驗的方法來對數據資料進行正態性檢驗。詳見：SPSS教程：判斷數據正態分布的超多方法！

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當數據分布呈現非正態時，我們可以將原始數據作某種函數的轉換，使偏態資料正態化，從而滿足T檢驗或其他統計分析方法對資料的要求，這一節內容我們將向大家介紹如何對數據資料進行正態轉換。

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一、正偏態分布資料

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1、輕度正偏態分布

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偏度值>0，偏度值為其標準誤差的2-3倍，即Z-score=2~3，此時認為資料分布呈現輕度的正偏態分布，可以考慮對變量x取根號開平方的方法來進行轉換。

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SPSS語句如下：

COMPUTE x_new = SQRT(x)

（SQRT為開平方根Square Root縮寫）

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2、中度正偏態分布

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偏度值>0，偏度值為其標準誤差的3倍以上，即Z-score>3，此時認為資料分布呈現中度的正偏態分布，可以考慮對變量x取對數來進行轉換。可以取自然對數（ln）或以10為底的對數（log10）。

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SPSS語句如下：

COMPUTE x_new = LN(x)

COMPUTE x_new = LG10(x)?

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注意：LG10的糾正力度較強，有時甚至會矯枉過正，將正偏態轉換為負偏態，因此在進行正態轉換后一定要對該變量再次進行正態性檢驗。

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3、重度正偏態分布

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對于兩端波動比較大的數據資料，極端值可能產生較大的影響，此時可以考慮取倒數的方法來進行轉換。

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SPSS語句如下：

COMPUTE x_new = 1/x

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注意：根號下要求數據均為非負數（即≥0），對數要求數據均為正數（即>0），取倒數要求分母不為0, 如果變量x中出現上述情況，則需要先將其進行一定的轉換，如x+K或K-x，再對其取根號、對數或倒數。其中K為一個常數，可以根據需要進行賦值，例如賦值為1，或取數據的最小值、最大值等。

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二、負偏態分布資料

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對于負偏態分布的數據資料，首先需要將負偏態資料進行反轉，轉換為正偏態，然后再參考正偏態分布資料的轉換方法進行轉換。

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反轉的方法：首先找出該數據系列的最大值max，用最大值+1，再減去每個數值

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1、輕度負偏態分布

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SPSS語句如下：

COMPUTE x_new = SQRT(max+1-x)

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的SPSS图文教程：正态转换的多种方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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