单样本T检验要求进行正态性检验，可以通过多种方法来判断数据是否符合正态分布。以下是对各个选项的分析：

A: **K-S检验法**（Kolmogorov-Smirnov检验）可以用于检验单样本的正态性。在SPSS中，你可以通过“分析”–“非参数检验”—“单样本”来执行此检验。不过，K-S检验在样本量较大时可能会对微小的偏离产生显著结果，因此在应用中需谨慎。

B: **直方图**可以用于直观查看数据分布是否接近正态分布。另外，根据偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）系数来分析数据也是常用方法。这些描述统计量可以帮助判断数据偏离正态性的程度。

C: **P-P图**（概率-概率图）是比较累积分布函数的图形方法，可以用于判断数据的正态性。结合偏度和峰度分析提供了更加全面的视角。

D: **Q-Q图**（分位数-分位数图）是一种有效的正态性检验方法，用于比较数据分布的分位数与正态分布的分位数。如果数据点大致在一条直线上，则数据可以认为接近正态分布。偏度和峰度也可以用于辅助分析。

因此，正确的答案是：**B, C, D**。

### 总结：
| 方法类型 | 方法描述 |
|----------|----------|
| K-S检验法 | 可以用于正态性检验，但在大样本下较敏感。 |
| 直方图 | 直观观察数据分布形状。 |
| 偏度峰度分析 | 定量分析数据与正态分布的偏离程度。 |
| P-P图 | 观察累积分布的比较。 |
| Q-Q图 | 检查实际数据与正态分布的分位数比较。 |

使用这些方法，可以有效判断单样本是否符合正态分布，从而正确应用T检验。