在SPSS软件中验证正态分布，可以采用以下几种方法：

K-S检验（Kolmogorov-Smirnov检验）

打开SPSS软件，输入数据集。

选择“分析”>“描述统计”>“探索”。

选择因变量列表，勾选带检验的整体图（或称为正态图）。

查看分析结果，K-S检验的显著性水平（sig.）应大于0.05，表示数据服从正态分布。

Q-Q图（Quantile-Quantile图）

在“分析”>“描述统计”>“探索”中，选择因变量列表，勾选Q-Q图。

查看Q-Q图，如果数据点大致分布在一条直线上，说明数据近似或服从正态分布。

P-P图（Probability-Probability图）

在“分析”>“描述统计”>“探索”中，选择因变量列表，勾选P-P图。

查看P-P图，如果实际累积概率与理论累积概率的符合程度高，说明数据服从正态分布。

偏度和峰度

在“分析”>“描述统计”>“描述”中，选择描述统计，计算偏度和峰度。

当偏度S≈0且峰度K≈0时，可认为数据服从正态分布。

非参数检验

在“分析”>“非参数检验”>“单样本”中，选择要检验的数据字段。

设置检验方法为K-S检验，选择正态分布作为假设分布。

运行检验，查看显著性P值，如果P值大于0.05，则保留原假设，认为数据服从正态分布。

频数分布直方图

在“图形”菜单下选择“直方图”。

将待分析的变量移入“变量”框内，观察生成的直方图。

如果数据分布形态接近或相似于一个倒扣的对称形状（钟型），则可以认为数据服从正态分布。

通过以上方法，可以较为全面地验证数据是否服从正态分布。建议结合多种方法进行判断，以提高结果的准确性。