De nombreuses mesures dans la vie réelle ont un modèle de distribution qui ressemble à une courbe en cloche , officiellement connu comme la «distribution normale» ou courbe " gaussienne " . Par exemple , le QI est distribué normalement. Ou, si vous retournez une pièce d'une centaine de fois , le nombre prévu de têtes suit une distribution normale . Le logarithme de la hauteur de l'homme et de la longueur du pied est normal et (souvent appelé log-normale ) . Dans de nombreuses applications statistiques ( tels que le contrôle de la qualité et l'analyse des erreurs ) distributions sont supposés être normal. Cependant, c'est quelque chose qui doit toujours être vérifiée, ou bien l'analyse sera pas erronée.Le ci-dessous décrivent une méthode facile pour les non- statisticiens pour vérifier si la distribution est plus ou moins normal. Instructions
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abord, utiliser une grande taille de l'échantillon aléatoire suffisant pour le test de normalité . Pour vérifier avec précision si une distribution est normale, vous devez avoir au moins 50 points de données.
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Ensuite , calculer la moyenne (moyenne) , médiane, l'étendue et l'écart type de l'échantillon. Appeler ces numéros A, M , R et D.
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Vérifiez si la moyenne et la médiane sont relativement proches , compte tenu de la gamme de l'échantillon. La proximité est relatif, mais un bon niveau à utiliser est la différence entre la moyenne et la médiane est au plus 1% de la gamme.

L'une des caractéristiques des distributions normales , c'est qu'ils sont symétriques , c'est-à l' moyenne et la médiane sont égaux . Si votre échantillon aléatoire issu d'une population qui est normalement distribué , la moyenne et la médiane devrait être proche .
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Ensuite, utilisez la déviation standard pour vérifier la règle 68-95-99.7 . Dans une distribution normale , 68% des points de données se trouvent à l'intérieur de 1 écart-type de la moyenne, 95% se situent dans 2 sd, et 99,7 % se situent à moins de 3 sd
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Si les résultats des étapes 3 et 4 sont positifs , alors il ya une bonne chance que la distribution est normale.
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statisticiens et des analystes de données utiliser des tests mathématiques plus puissants de normalité , comme le test de Kolmogorov- Smirnov, Anderson -Darling , et les tests de Shapiro- Wilk, nommées d'après leurs inventeurs .

Vous pouvez acheter des add- ins qui fonctionnent avec Excel pour effectuer ces tests plus rigoureux. Analyser -It est un programme populaire qui fonctionne de manière transparente avec Excel pour effectuer des tests de normalité , ainsi que d'autres calculs statistiques .