一、不符合正态性检验的数据怎么处理？

不符合正态性数据的处理方法主要有以下几种:

1. 数据转换:可以尝试对原数据进行转换,使其符合正态性。常用的转换方法有对数转换、指数转换、平方根转换等。转换后再进行正态性检验和后续分析。

2. 非参数方法:可以选择非参数统计方法进行分析,这类方法不要求数据必须符合正态分布。常用的非参数方法有秩和检验、卡方检验、Spearman相关分析等。

3. 数据筛选:如果数据中存在极端值或异常值,可以考虑剔除这些值后再检验数据的正态性和进行分析。但数据数量较少时需慎用此法。

4. 正态性假设放宽:如果数据量较大(通常>30 个),可以考虑放宽对正态性的要求。根据中心极限定理,即使原数据不是正态分布,样本均值也会趋向正态分布。这时可以进行参数方法的分析。

5. 数据变换再检验:如果进行了数据转换,需要再次检验转换后的数据的正态性。如果仍然不符合,需要返回选择其他方法。这个过程可能需要重复多次,以找出最优的解决方案。

6. 描述性统计:如果各种方法尝试后数据的正态性仍然不能满足,可以选择仅采用描述性统计方法,通过计算均值、中位数、变异系数等指标来描述和分析数据的分布特征。这只能描述数据但无法进行推论。

综上,对不符合正态性的数据,没有一个统一的解决方法。需要根据具体的数据特征与量化选择最适宜的方案。在反复尝试不同方法的同时,也要考虑研究问题的实际需求,权衡分析结果的准确性与可行性。对处理不正态数据,熟练掌握以上方法和流程至关重要。

二、假设性检验和显著性检验区别？

假设性检验是指假如设定的检验，显著性检验是指这次检验效果很好，很明显。

三、稳健性检验和平稳性检验的区别？

说下我自己的意见吧，平稳性检验和稳定性检验是不同的，平稳性检验可以从直观上理解为该列数据是否收敛，一般用ADF检验和PP检验来检测序列是否具有平稳性。

而稳定性检验就是我们所说的断点检验，chow检验，解释说在序列的某一个点上是否存在结构突变

四、筛选性检验的检验内容如何选择？

不知道

五、怎样检验数据是否符合正态分布？

1.根据偏度系数和峰度系数判断。

SPSS 菜单栏，Analyze—Reports—Report Summaries in Rows「分析」→「描述统计」→「探索」→弹出对话框中，选择要分析的变量→点击「选项点」，弹出对话框中勾选「带检验的正态图」→「确定」。

由于样本数较小，以K-S结果为准，sig.=0.2>0.05，服从正态分布。

查看Q-Q图进一步确认。

若偏度系数Skewness=-0.333;

峰度系数Kurtosis=0.886；

两个系数都小于1，可认为近似于正态分布。

或者通过Analyze—Descriptive Statistics—Descriptives分析过程的Op t ions的选择项Distribution 中计算偏度、峰度;通过Analyze—Compare means—means 分析过程的Options 的选择项 Statistics 中选择统计量Skewness (偏度)、Kurtosis (峰度)来对数据资料进行正态性检验。

 

检验方法二：

单个样本K-S检验（样本量小于50用Shapiro-Wilk检验。）。

根据P值是否大于0.05确定是否为正态性，大于为正态性，小于为非正态性。

SPSS，「分析」→「非参数检验」→「单个样本K-S检验」→弹出对话框中，选择要分析的变量，检验分布选择「正态分布」→「确定」。K-S检验中,Z值为0.493，P值 (sig 2-tailed)=0.968>0.05，因此数据呈近似正态分布

 

检验方法三：

Q-Q图检验。

在SPSS里执行“图表—>Q-Q图”，弹出对话框， 变量选择“期初平均分”，检验分布选择“正态”，其他选择默认，然后点“确定”，最后可以得到Q-Q图检验结果，结果很多，我们只需要看最后normal Q-Q plot，QQ Plot 中，各点近似围绕着直线，说明数据呈近似正态分布。

六、符合性评价包括哪些？

符合性评价对于产品来说非常重要，包括产品的原理和作用性能等参数。符合性评价就是按照产品质量来对其性能和工作原理做出符合适用性操作规程的科学合理性评价！前提是产品通过技术规程科学设计和严格按照操作规范来生产的，并且做出大量的实验室数据得到客观正确的数据，这些都是符合性评价的标准数据！这也是产品的必备属性！

七、信誉符合性怎么填？

企业在行业排名，在企业中排名(500强)。技术优势，潜力。通过ISO9001认证日期或三体系认证日期。

八、什么是符合性测试？

符合性测试是在对被审单位内部控制进行初评的基础上，为证实该控制是否在实际工作中行以贯彻执行，以及其效果是否符合设立该控制的初衷而进行的测试活动。

进行符合性测试的目的是获取对准备予以信赖的内部控制是否有效执行的证据，从而确定会计报表审计的范围和程序。

九、假设性检验公式？

假设检验(Hypothesis Testing)是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。具体作法是：根据问题的需要对所研究的总体作某种假设，记作H0；选取合适的统计量，这个统计量的选取要使得在假设H0成立时，其分布为已知；由实测的样本，计算出统计量的值，并根据预先给定的显著性水平进行检验，作出拒绝或接受假设H0的判断。常用的假设检验方法有u—检验法、t检验法、χ2检验法(卡方检验)、F—检验法，秩和检验等。

1. 方差分析的假定条件为：

（1）各处理条件下的样本是随机的。

（2）各处理条件下的样本是相互独立的，否则可能出现无法解析的输出结果。

（3）各处理条件下的样本分别来自正态分布总体，否则使用非参数分析。

（4）各处理条件下的样本方差相同，即具有齐效性。

十、质量体系符合性有效性？

质量体系符合性指的是组织编制的体系文件，符合本单位的管理情况，有效性指的是组织的各项活动符合体系文件。