可以的，在探索里有正态性检验的选择打钩。
1.输入数据后，左击最上方的Analyze,选择Descriptive Statistic,选择左击explore，出现如下：
2.将所选数据选入Dependent List,左击Plot，出现如下。
3.点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。
最后一个表格中（即test of Normality) sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。
正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
参考资料：百度百科-正态分布
输入数据后，左击最上方的Analyze,选择Descriptive Statistic,选择左击explore，出现如下：
将所选数据选入Dependent List,左击Plot，出现如下
点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。
最后一个表格中（即test of Normality) sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。
正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名高斯分布（Gaussian distribution），最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
正态曲线呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。
参考资料：百度百科-正态分布
(1)正态分布的形式是对称的,对称轴是经过平均数点的垂线.
(2)中央点最高,然后逐渐向两侧下降,曲线的形式是先向内弯,再向外弯.
(3)正态曲线下的面积为1.正态分布是一族分布,它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态.标准正态分布是正态分布的一种,其平均数和标准差都是固定的,平均数为0,标准差为1。
（4）正态分布曲线下标准差与概率面积有固定数量关系.所有正态分布都可以通过Z分数公式转换成标准正态分布.
可以使用spss的explore，或pp图，或qq图，或one-sample kolmogorov-smirnov test，或histogram图来考察你的数据的正态分布情况（推荐histogram图）。
一些常见的统计方法（如t检验、方差分析等）对数据背离正态分布有较好的稳健性，因此你的数据只要大致满足、或不严重背离正态分布就可以使用这些统计方法。如果你的数据实在背离正态分布太多，你应该改用非参数检验。如果你只需要知道一个大致的情况，仅需要histogram图来考察你的数据的正态分布情况就可以了
输入数据后，左击最上方的Analyze,选择Descriptive Statistic,选择左击explore，出现如下：
将所选数据选入Dependent List,左击Plot，出现如下
点中间normallity plots with tests，左击continue，就出现你要的正态检验结果了。
最后一个表格中（即test of Normality) sig.即P值=0.004，小于0.05，不服从正态分布，反之服从。
可以的，在探索里有正态性检验的选择打钩
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