1. 偽隨機性：`rnorm`函數生成的數據是偽隨機的，每次運行時生成的數據可能會有微小的差異。因此，即使使用相同的參數值，每次生成的數據也會有些許差異。這可能是導致結果不完全壹致的原因之壹。
2. 工具和算法的不同：R語言中的`RNORM`函數和SPSS中的統計算法可能采用了不同的方法來計算均值和標準差，這也可能導致結果不完全壹致。
為了解決這個問題或縮小誤差，妳可以嘗試以下方法：
1. 增加樣本量：增加生成的樣本量可以更好地逼近理論均值和標準差。嘗試使用更大的樣本量，比如100、1000，看看結果是否更接近理論值。
2. 檢查代碼和參數設置：檢查妳在R中生成數據的代碼和參數設置，確保沒有誤操作或錯誤的參數輸入。確保在SPSS中使用了正確的數據輸入和統計方法。
3. 比較大樣本量的結果：生成更大的樣本量，比如1000個數據點，然後比較R和SPSS在這些數據上計算的均值和標準差的壹致性。如果大樣本量下結果接近，則說明誤差可能與樣本量較小有關。
需要註意的是，理論上來講，當樣本量足夠大時，樣本均值應該接近於總體均值，並且標準差也應該接近於總體標準差。但對於小樣本量或偽隨機生成的數據，誤差可能是正常的。在實際應用中，建議綜合考慮多種因素，並不過於依賴單個數據點的差異。