SPSS的反分布函数
反分布函数的一般形式为IDF.分布名（P，参数，）。其中圆点前是函数类名，圆点后是分布名称，括号内是自变量。第一个自变量 P 是这个分布的累积概率，其后的自变量是指定分布的参数。函数值是相应分布的累计概率值为P的临界值。
① IDF.CHISQ（p，df）数值型函数，产生来自卡方x 2 分布的临界值，第一个自变量为概率值 P，第二个自变量为自由度 df。例如，累积概率为 0.95，自由度为 5 的卡方分布的临界值记作IDF.CHISQ（0.95，5），其函数值IDF.CHISQ（0.95，5）=1.145。
② IDF.EXP（p，shape）数值型函数，产生一个来自指数分布的临界值，该分布具有给定行状参数shape，概率值为P。
③ IDF.F（p，dfl，df2）数值型函数，产生一个来自 F 分布的值，该分布具有自由度为dfl，df2，累计概率为 P 的临界值。例如，显著性概率在 0.05 水平上，自由度分别为 6、5的F值为IDF.F（0.95，6，5）=4.9503。
④ DF.LOGISTIC（prob，mean，scale）数值型函数，产生一个均值为mean和标度参数为scale，累计概率为P的逻辑斯蒂分布的临界值。
⑤ IDF.LNORMAL（P，a，b）数值型函数，产生具有指定参数和累计概率为 P 的对数正态分布的临界值。
⑥ IDF.NORMAL（p，mean，stddev）数值型函数，产生来自正态分布具有指定均值和标准差的累计概率。例如，显著性水平为 0.05，均值为 0，标准差为 1 的标准正态分布的临界值IDF.NORMAL（0.95，0，1）=1.645。
⑦ IDF.PARETO（prob，threshold，shape）数值型函数，产生一个来自帕累托分布，累计概率为P的值，该分布的临界值为threshold，尺度参数为scale。
⑧ IDF.T（prob，df）数值型函数，产生一个自由度为 df，累计概率为 P 的来自学生 t分布的临界值。
⑨ IDF.UNIFORM（P，min，max）数值型函数，产生一个累计概率为 P 的来自均匀分布的临界值，均匀分布的最大值为max、最小值为min。
⑩ PROBIT（P）数值型函数，产生累计概率为P的标准正态分布的临界值。