在SPSS中判断数据是否服从正态分布，可通过以下方法综合分析：

一、偏度与峰度检验

1. 计算指标

   • 偏度（Skewness） ：反映数据分布对称性，接近0表示正态分布。

   • 峰度（Kurtosis） ：反映分布陡峭程度，接近3表示正态分布。2. 判断标准

   • 偏度|Z| < 1.96 且 峰度|Z| < 1.96 时，可认为数据近似正态分布。

   • 若偏度或峰度超出上述范围，需结合其他检验方法。

二、Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验

• 适用场景 ：适用于大样本（>50）或小样本（≤50）的检验。

• 结果解读 ：若P值（sig）>0.05，则接受原假设，认为数据服从正态分布。

三、Shapiro-Wilk（S-W）检验

• 适用场景 ：优先于K-S检验，尤其当样本量≤50时。

• 结果解读 ：若sig值>0.05，则认为数据符合正态分布。

四、直方图与QQ图

1. 直方图 ：通过观察数据分布形态，若曲线接近钟形且对称，则可能服从正态分布。

2. QQ图（Quantile-Quantile Plot） ：数据点若基本落在45度直线上，表明分布接近正态。

五、综合建议

• 多方法结合 ：优先使用偏度、峰度及S-W检验，再通过直方图和QQ图辅助判断。

• 样本量影响 ：小样本（≤50）建议以S-W检验为准，大样本（>50）可参考K-S检验结果。