P-P图和Q-Q图都用于观察变量是否服从正太分布。 选择“分析菜单”-“统计-P-P图”，如下图所示
1变量选项栏：选择创建pp映射的变量后，可以选择多个
2检查分布选项栏：用于检测检查对象的分布种类，如beta、chi平方、支付、伽马、半正太、逻辑、对数正态、正太等，其下的df用于设定自由度
3分布参数选项：可以在SPSS中自动根据数据进行估计，也可以自定义
4转换选项栏：定义数据的转换处理方法
5比例估计式：定义预期正规概率值的方法
6海里指定的等级、多个不同变量值的处理方法
QQ图和PP图的定义方法相同，两者的区别在于PP图比较真实数据和被检分布的累计概率，QQ图比较真实数据和被检分布的分数
分析-统计-说明QQ图。 如下所示。
P-P图是基于变量的累积概率与指定理论分布的累积概率相对应而绘制的散点图，用于直观地检测样本数据是否适合某一概率分布。 如果检验的数据符合给定分布，则表示样本数据的点必须基本上在表示理论分布的对角线上。
Q-Q图的结果与P-P图非常相似，但P-P图使用分布的累计比，Q-Q图使用分布的分位数进行验证。 与P-P图一样，如果数据是正态分布，则在Q-Q正态分布图中，数据点基本上应该位于图中的对角线上。
例如：
主要从这个QQPlot图来看，各点几乎包围着直线，表明数据几乎呈正态分布。
由于各点在0的上下均匀分布，也可以说明接近正态分布。