SPSS单样本的Kolmogorov-Smirnov检验：基本原理
单样本的Kolmogorov-Smirnov检验（柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验）的原理是将观察到的样本的累积分布函数与一个严格服从某一理论分布的累积分布函数进行比较，这个理论分布可以是正态分布、均匀分布、泊松分布或指数分布。这个检验中使用的统计量Z度量的是观察到的累积分布函数与理论上的累积分布函数之间最大的差值（注意这里是绝对值）。另外，Kolmogorov-Smirnov检验中的拟合优度检验提供了某一样本是否来自于某一特定分布总体的检验方法。
在很多参数检验中，我们要求所分析变量是正态分布的，而要检验一个变量是否确实服从正态分布就要用到Kolmogorov-Smirnov正态性检验了，如果一个变量通过了非参数的正态性检验，那么下一步就可以进行参数检验的分析了。Kolmogorov-Smirnov检验过程要求使用区间或者比例测度的数值型变量。
SPSS中提供了4种分布形式的Kolmogorov-Smirnov检验。
● Normal：正态分布（系统默认的检验分布形式）。
● Poisson：泊松分布。
● Uniform：均匀分布。
● Exponential：指数分布。
