在SPSS中，可以通过绘制直方图和Q-Q图来检验数据是否符合正态分布。具体步骤如下：
1. 打开SPSS软件并导入数据集。
2. 选择"Analyze"菜单中的"Descriptive Statistics"，然后选择"Explore"。
3. 在"Explore"对话框中，将需要检验的变量拖动到"Dependent List"区域中。
4. 点击"Plots"按钮，然后选择"Histogram"和"Normality plots with tests"复选框，最后点击"Continue"。
5. 点击"OK"按钮，SPSS将自动绘制出该变量的直方图和Q-Q图，并给出正态性检验的结果。
直方图可以用于展示数据的分布情况，如果数据符合正态分布，则直方图应该是呈钟型曲线的。Q-Q图则是一种用于检验数据是否符合正态分布的图表，如果数据点分布在一条直线上，则说明数据符合正态分布。此外，SPSS还会给出正态性检验的结果，一般来说，如果p值大于0.05，则认为数据符合正态分布。
需要注意的是，正态性检验只是一种判断数据是否符合正态分布的方法，不能作为数据分析的唯一依据，还需要综合考虑其他因素。
使用参数法判断正态性SPSS可以使用参数法判断数据是否符合正态分布。
参数法的核心思想是通过对数据的均值和方差进行分析，来判断数据是否符合正态分布。
在SPSS中，可以使用Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法来进行正态性检验。
除了参数法，还可以使用图形法来判断正态性。
在SPSS中，可以通过制作直方图、QQ图等图形来观察数据的分布情况，进而判断数据是否符合正态分布。
同时，在进行正态性检验前，需要注意数据的数量、数据的精度等因素，以确保检验结果的可靠性。
