在SPSS中，判断一组数据是否符合正态分布可以通过以下几种方法：
1. 描述性统计：首先，通过描述性统计来观察数据的分布情况，如均值、标准差、偏度和峰度等。正态分布的数据通常具有对称的分布，偏度接近0，峰度接近3。
2. 正态性检验：
- Shapiro-Wilk检验：适用于小样本数据（n≤50）。
- Kolmogorov-Smirnov检验：适用于大样本数据。
- Lilliefors检验：类似于Kolmogorov-Smirnov检验，但假设检验更严格。
3. Q-Q图（Quantile-Quantile Plot）：通过比较数据分布与正态分布的累积分布函数（CDF）来观察数据的正态性。
4. P-P图（Probability-Probability Plot）：类似于Q-Q图，但使用概率而非累积概率。
5. Box-Cox转换：如果数据不符合正态分布，可以尝试Box-Cox转换来使数据更接近正态分布。
6. 探索性数据分析：使用直方图、核密度图等探索性数据分析方法直观地观察数据的分布形态。
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