心理学论文正态分布检验

正态分布是最重要的一种概率分布。正态分布概念是由德国的数学家和天文学家Moivre于1733年首次提出的，但由于德国数学家Gauss率先将其应用于天文学家研究，故正态分布又叫高斯分布，高斯这项工作对后世的影响极大，他使正态分布同时有了“高斯分布”的名称，后世之所以多将最小二乘法的发明权归之于他，也是出于这一工作。高斯是一个伟大的数学家，重要的贡献不胜枚举。但现今德国10马克的印有高斯头像的钞票，其上还印有正态分布的密度曲线。这传达了一种想法：在高斯的一切科学贡献中，其对人类文明影响最大者，就是这一项。

不需要。主成分分析要求数据接近正态分布，不一定要严格的正态分布条件，一般来说样本量在100以上就基本符合条件。

正态分布式个中间多两边少的对称分布心理统计中给的正态分布图，是依据对一个总体，抽取N个样本，这N个样本的平均数，会形成一个次数分布，由于这个次数分布，是根据Z分数转换而来的，它的对称轴处就是样本平均数的平均数，也就是总体平均数在这个分布中，Z=1代表着，平均数在总体平均数以上一个标准差的位置，Z=-2代表着平均数在总体平均数以下2个标准差的位置同时，知道Z值以后，我们可以通过正态分布表查出每个Z对应的P值，也就是概率

简单的说，正态分布就是人群中的一种最常见的现象，两头的人少，中间的人多，比如极其聪明的人和极其笨的人都很少，但是一般聪明的人一抓一大把。这就是正态分布，心理学的很多特质都符合这样的分布。