正态性检验有多种方法，要检验一组数据的正态性，在SPSS中，可采用descriptive求偏度系数和峰度系数，并且各自和自己的标准误相除，根据
U分布进行正态性检验，也可以进行explore过程，进行Kolmogorov-Smirnov检验（D法），或者Shapiro-Wilk（W）法，当然条件不一样，选择的方法不一样；还可以作图；据相关介绍还可以选择非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验；也可以采用SAS中的univariate normal 过程来进行正态性检验，主要是Shapiro-Wilk（W法）、 Kolmogorov-Smirnov（D）法等；我对一组数据进行正态性检验，分别采用SPSS中的explore和非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验；进行Kolmogorov-Smirnov检验（D法），或者Shapiro-Wilk（W）法；和SAS中的univariate normal 过程。发现SPSS中的explore过程（D、W法）和SAS中的univariate normal 过程一致；采用非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验进行正态性检验其结果和SPSS中的explore过程（D、W法）以及SAS中的univariate normal 结果均不相同。
由此建议大家进行正态性检验的时候不要采用非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验。要不就采用SPSS中的explore过程或是SAS中的univariate normal 过程。
以前一直没有发现，今天特意做了一下对比，发现了这点差异；甚不明白。
我很早以前也发现了这个问题，经常是非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验做出来的结果是正态的，而用explore做出来的却是非正态的。
非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov检验到底有什么问题呢？
可能非参数检验中的One-Sample Kolmogorov-Smirnov进行正态性检验只利用了了秩的信息（相对大小，相对位置），没有利用具体数值的信息
搞不懂，仅作抛砖引玉，不怕见笑，只望赐教。
希望有老师能帮助我们解答
D法和W法使用的样本量不一样，后者适用<50的小样本
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