硕士论文结果非正态分布

问：毕业论文研究数据几乎都不符合正态分布有没有影响？

1. 答：来回答你的问题，你说即使是不合乎发布，有没有影响是有影响的。
2. 答：不符合正态分布的原因是不是数据找的不太正确，这种事情要跟导师商量的

问：非正态分布的数据怎么在论文上表格

1. 答：做spss分析，数据不符合正态分布，如何将非正态数据转为正态分布数据，可以采用以下步骤来转换：
   先将原始分数的频数转化为相对累积频数（百分等级），将它视为正态分布的概率，然后通过查正态分布表中概率值相对应的z值，将其转化为z分数，达到正态化的目的。
   在spss上的操作方法：工具栏transform-rank
   cases，将左边你要进行正态化的变量拖入右边“变量”框中；点选rank
   types对话窗，选中normal
   scores选项（共四种计算方法，系统默认的是bloom计算方法，可根据你的需要进行改进），点击continue，ok。
   spss会在数据观察表中生成两列新变量，其中n总分变量就是你想要的正态化结果。
   注：尊重知识，请提问者尽快采纳答案。

问：数据怎么处理都不服从正态分布怎么办

1. 答：数据不正态是非常常见的问题，很多人一旦发现数据不正态，往往第一反应是寻求变换，常用的就是Box-Cox变换。如果还不行，就直接上非参数了。我的意见是先等一等，弄清不正态的原因再说。数据不正态的表现形式根据我个人的经验和认识，数据不正态大致有以下一些原因：数据本来就不应该是正态的如可靠性研究中，数据基本上是服从指数分布或韦伯分布的；在设备维护中，也不服从正态分布；一个城市也不可能是正态分布的；居民可支配收入也是严重右偏分布；客户满意度调查中，如果是分打分，通常会集中在分，而分是截尾的，不可能有大于分的，因此它也不可能是正态的。如果明确知道样本数据所代表的总体本来就不是正态分布的，可以考虑寻求变换，通常都会找到恰当的变换参数。但有些数据也不一定能够变换成功，如分辨力很低的数据数据的取值很少，如像客户满意度调查这样的截尾数据，这时可以采用非参数检验来进行分析。

问：老师，如果数据不满足正态分布，可以用中位数来表示吗，我看论文三线表里数据一般都是均数

1. 答：可以直接给出统计图，75%表示为盒子，最大最小值是延伸线，另外，中位数和均数分别用盒子内的横线和星号表示。文字上还是表达为均数

问：写论文过后得出来的结果不显著怎么办呢？

1. 答：看看数据是否出现了错误，可以先认真的核查一遍，看看自己的计算过程是否正确，如果没有错误，那就更换下实验的数据的，把数据修改一下。
2. 答：找到原因，重新做实验。如果做出的结果不显著，要分析一下，找出原因，重新做实验得结果。
3. 答：再好好分析，用别的的数据、别的方法再去研究，得出新的分析结论。可以去咨询老师，看看是哪里出的错误，能及时纠正。