SPSS22是一款常用的数据分析软件，其中正态性检验是一项基础的数据分析技巧。正态性检验是指对数据进行统计学分析，以确定它们是否符合正态分布的假设。正态分布是统计学中最为常见的分布类型，也被称为高斯分布。
在SPSS22中进行正态性检验可以帮助研究者确定数据是否满足正态分布假设，从而选择合适的统计方法进行数据分析，提高数据分析的准确性和可靠性。下面介绍如何在SPSS22中进行正态性检验。
首先，打开SPSS22软件并导入需要分析的数据。在“变量视图”中，选中需要进行正态性检验的变量，点击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“描述性统计”-“探索性数据分析”-“正态性检验”。
在正态性检验对话框中，可以选择检验方法，包括“Kolmogorov-Smirnov检验”和“Shapiro-Wilk检验”。其中，“Kolmogorov-Smirnov检验”适用于样本量较大的情况，而“Shapiro-Wilk检验”适用于样本量较小的情况。
选择检验方法后，点击“确定”按钮，软件会自动进行正态性检验并给出检验结果。检验结果中包括正态性检验的统计量和p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，表明数据不符合正态分布假设。反之，如果p值大于显著性水平，则无法拒绝原假设，表明数据符合正态分布假设。
总之，在SPSS22中进行正态性检验是一项重要的数据分析技巧，可以帮助研究者选择合适的统计方法进行数据分析，提高数据分析的准确性和可靠性。