SPSS可以通过查看数据的正态分布来判断数据是否符合正态分布假设。
一般情况下，可以通过统计量的值和直方图以及qq图的绘制来判断数据是否符合正态分布。
其中，Shapiro-Wilk检验是常用的检验正态分布的方法，可以查看其得分值，如果p值大于0.05，则可以认为数据符合正态分布。
当然，需要根据具体情况来选择判断数据正态分布的方法，并且在判断数据正态分布之后，还需要综合考虑其他因素来选择适当的统计方法进行数据分析。
在SPSS中，可以通过多种方法来检验数据是否服从正态分布。以下是两种常用的方法：
1. 直方图检验法：在SPSS中，可以通过绘制数据的直方图来初步判断数据是否服从正态分布。在“图表建立器”中选择“直方图”，然后将需要分析的变量拖入图表中，即可生成直方图。若直方图呈钟形曲线，则数据可能服从正态分布；若直方图呈现偏态或双峰分布，则数据不服从正态分布。
2. 正态性检验法：在SPSS中，可以通过正态性检验来确定数据是否服从正态分布。在“分析”菜单中选择“描述性统计”-“探索性数据分析”，然后将需要分析的变量拖入“变量”框中。在“统计量”中勾选“正态分布图”和“单样本K-S检验”，然后点击“确定”即可。正态分布图将绘制正态概率图和箱形图，K-S检验则将输出正态性检验的统计量和P值。若P值大于0.05，则接受原假设，认为数据服从正态分布；若P值小于0.05，则拒绝原假设，认为数据不服从正态分布。
在进行正态性检验时，需要注意样本量的大小和数据分布的形态，以避免因数据样本过小或分布形态不规则而得出错误的结论。
