Багато статистичних інструментів і тестів мають обмеження за нормальністю. Це означає, що перед їх використанням ми зобов'язані переконатися в нормальності нашої вибірки. Нормальною називають таку випадкову величину, розподіл якої за нескінченно великої кількості випробувань описується нормальним розподілом або принаймні без значних (статистично значущих) відхилень від закону нормального розподілу. Як у цьому переконатися? Є два підходи. Перший підхід візуальний: побудувати діаграму з наявними результатами спостережень і переконатися, що отриманий профіль графіка відповідає нормальному розподілу за формою. Знаєте, не кожен досвідчений фахівець зможе скористатися цим методом — це дуже складно.
Другим підходом буде — порахувати. Погодьтеся, це набагато надійніше, ніж суб'єктивні порівняння. Математичних методів перевірки нормальності безліч; пропоную познайомитися з одним із них — критерій Колмогорова. Розрахунки в кожному з тестів на нормальність досить об'ємні та складні. На щастя, у нас є електронні таблиці, які виконають всю рутину за нас. Щоб не влазити в триповерхові формули, наприкінці статті є посилання на вже підготовлений мною файл. Вам потрібно тільки ввести свої дані в перший стовпець, а решта відбудеться автоматично — зручно, правда? У цьому файлі перевірка нормальності реалізована за Колмогоровим і за оцінкою асиметрії та ексцесу. Другий метод може давати хибнопозитивний результат у деяких випадках, але ніколи не дасть хибнонегативний. Пробуйте, користуйтеся, грайтеся з цифрами :)