正态分布作为一种核心的连续型随机变量分布形式，广泛存在于各类统计分析之中，如t检验和方差分析等，均要求样本数据符合正态分布的前提条件。在医学研究领域，诸如红细胞计数和血红蛋白含量等生理生化指标往往呈现出正态分布特征，但这并不代表所有收集的数据都能严格遵循这一规律。为了确保数据的可靠性，对正态性进行检验是必不可少的步骤。以下将探讨如何在SPSS软件中运用K-S检验法对医学数据进行正态性检验。

SPSS正态性检验与报告撰写攻略——杏花开医学统计实战解析

（1）正态分布解析

正态分布是指随机变量X的概率密度函数遵循特定形式，即X~N（，^2），其中代表总体均值，^2代表总体方差。正态分布的图形特征依赖于两个参数：位置参数和形态参数。当形态参数固定时，分布曲线会随的变化在X轴上左右移动；而当位置参数固定时，分布曲线则会随的变化在Y轴上伸缩。

（2）K-S检验概述

K-S检验，又称Kolmogorov-Smirnov检验或D检验，是一种基于累计分布函数的统计方法，通过分析样本分布与指定分布之间的差异，来判断样本是否服从该指定分布。其假设检验的基本框架为：

H0：样本所来源的总体分布符合特定分布。

H1：样本所来源的总体分布不符合特定分布。

检验的统计量依据样本数据与理论分布的差异计算得出。

（3）适用场合

K-S检验适用于样本量较大的情况，通常要求样本量超过100。

针对一组包含164个样本的儿童身高及其评分数据，我们将使用K-S检验来评估这些数据是否遵循正态分布。

（1）SPSS操作指南

①在SPSS中，选择“分析”菜单，接着点击“非参数检验”，然后选择“1个样本”。

②在“单样本K-S检验”窗口中，将“儿童身高”和“身高评分”变量加入“检验变量列表”，并选择“常规”作为检验分布。

③点击“确定”以获取检验结果。

（2）结果分析

根据检验结果，儿童身高和身高评分的显著性P值均为0.200，大于0.05，因此接受原假设，认为样本数据与正态分布一致。

通常，医学数据的正态性检验可以采用图示法和参数法，本文所介绍的K-S检验属于参数法范畴。未来，我们将继续介绍更多检验正态分布的方法。