Viele Messungen im realen Leben haben ein Verteilungsmuster , die eine Glockenkurve , offiziell als " Normalverteilung " oder " Gauß "-Kurve bekannt ähnelt. Beispielsweise wird IQ normal verteilt . Oder, wenn Sie eine Münze werfen hundertmal , folgt die erwartete Anzahl der Köpfe einer Normalverteilung . Der Logarithmus der menschlichen Körpergröße und Fußlänge normalen als auch (oft als log -normal) . In vielen statistischen Anwendungen (wie Qualitätskontrolle und Fehleranalyse ) Verteilungen angenommen werden , normal zu sein . Allerdings ist dies etwas, das muss immer überprüft werden , sonst wird die Analyse empty.The folgenden Schritte beschreiben eine einfache Methode für Nicht-Statistiker zu überprüfen, ob eine Verteilung ist mehr oder weniger normal. Anleitung
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Erstens verwenden eine ausreichend große Stichprobe Größe für den Test auf Normalverteilung . Um genau zu prüfen, ob eine Verteilung normal ist, sollten Sie mindestens 50 Datenpunkten haben .
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nächstes berechnen die durchschnittliche (mittlere ) , Median , Bereich und Standardabweichung der Probe. Rufen Sie diese Zahlen A , M, R und D.
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Prüfen Sie, ob der Durchschnitt und der Median relativ nahe sind , wenn man bedenkt das Spektrum der Probe. Nähe ist relativ, aber ein guter Standard zu verwenden ist, dass Differenz zwischen dem Durchschnitt und Median ist höchstens 1 % des Bereichs .

Eines der Markenzeichen von Normalverteilungen ist, dass sie symmetrisch sind , das heißt, die Mittelwert und der Median gleich sind. Wenn Ihr Stichprobe stammt aus einer Population, die normal verteilt ist , dann wird der Durchschnitt und der Median sollte in der Nähe sein .
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Weiter , verwenden Sie die Standardabweichung um die 68-95-99.7 Regel überprüfen . Bei einer Normalverteilung liegen 68% der Datenpunkte innerhalb 1 Standardabweichung vom Mittelwert , 95% liegen innerhalb von 2 sd, und 99,7% liegen innerhalb von 3 sd
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Wenn die Ergebnisse der Schritte 3 und 4 positiv sind, dann gibt es eine gute Chance, dass die Verteilung normal ist.
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Statistiker und Analysten Daten verwenden mehr leistungsfähige mathematische Tests auf Normalität , wie der Kolmogorov- Smirnov , Anderson -Darling , und Shapiro - Wilk -Tests, die nach ihrem Erfinder benannt.

Sie Add-Ins , die mit Excel ausführen, um diese strengeren Tests durchführen erwerben können. Analyse - Programm Es ist beliebt , die nahtlos mit Excel zu Tests auf Normalität , sowie andere statistische Berechnungen ausführen .