SPSS是一款广泛使用的统计软件，可以进行数据的统计分析和可视化展示。在进行数据分析的过程中，正态性检验是一个常见的操作，以确定数据是否符合正态分布。本文将介绍如何使用SPSS进行正态性检验。

首先，打开SPSS软件并导入需要进行分析的数据集。选择“分析”菜单，然后选择“描述性统计”下的“探索”选项。

在“探索”对话框中，选择需要进行正态性检验的变量，并将其拖动到“因变量”框中。然后，选择“正态性检验”选项，并勾选“绘制正态Q-Q图”复选框。

在“选项”对话框中，选择需要使用的正态性检验方法。通常使用的方法有Kolmogorov-Smirnov（K-S）检验和Shapiro-Wilk检验。这里以Shapiro-Wilk检验为例，勾选该选项并单击“确定”。

SPSS会生成正态性检验的结果报告，其中包括Shapiro-Wilk检验的统计值和p值。如果p值小于0.05，则拒绝原假设，即数据不符合正态分布。如果p值大于0.05，则接受原假设，即数据符合正态分布。

此外，SPSS还会生成绘制的正态Q-Q图，用于可视化数据是否符合正态分布。如果数据点分布在直线上，则说明数据符合正态分布。

综上所述，使用SPSS进行正态性检验非常简单，只需要进行几个简单的步骤即可得到结果报告和可视化图表，帮助分析人员更好地了解数据的分布情况。