数据分布转换:非正态 -> 正态

时间:2022-08-07 17:27:29

来源:丁香园论坛:SPSS上的把非正态分布数据转换为正态分布数据

一楼

可以应用变量变换的方法,将不服从正态分布的资料转化为非正态分布或近似正态分布。常用的变量变换方法有对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正玄变换等,应根据资料性质选择适当的变量变换方法。

  • 对数变换

    即将原始数据X的对数值作为新的分布数据:

    X’=lgX

    当原始数据中有小值及零时,亦可取X’=lg(X+1)

    还可根据需要选用X’=lg(X+k)或X’=lg(k-X)

    对数变换常用于(1)使服从对数正态分布的数据正态化。如环境中某些污染物的分布,人体中某些微量元素的分布等,可用对数正态分布改善其正态性。(2)使数据达到方差齐性,特别是各样本的标准差与均数成比例或变异系数CV接近于一个常数时。

  • 平方根变换

    即将原始数据X的平方根作为新的分布数据。

    X’=sqrt(X)

    平方根变换常用于:1)使服从Poission分布的计数资料或轻度偏态资料正态化,可用平方根变换使其正态化。2)当各样本的方差与均数呈正相关时,可使资料达到方差齐性。

  • 倒数变换

    即将原始数据X的倒数作为新的分析数据。

    X’=1/X

    常用于资料两端波动较大的资料,可使极端值的影响减小。

  • 平方根反正旋变换

    即将原始数据X的平方根反正玄值做为新的分析数据。

    X’=sin-1sqrt(X)

    常用于服从二项分布的率或百分比的资料。一般认为等总体率较小如<30%时或较大(如>70%时),偏离正态较为明显,通过样本率的平方根反正玄变换,可使资料接近正态分布,达到方差齐性的要求。

    你可以根据自己的资料适当转化。另外,可以考虑其他分析方法,比如秩和检验。