Множество статистических инструментов и тестов имеют ограничение по нормальности. Это означает, что перед их использованием мы обязаны убедиться в нормальности нашей выборки. Нормальной называют такую случайную величину, распределение которой при бесконечно большом количестве испытаний описывается нормальным распределением или по крайней мере без значительных (статистически значимых) отклонений от закона нормального распределения. Как в этом убедиться? Есть два подхода. Первый подход визуальный: построить диаграмму с имеющимися результатами наблюдений и убедится в том, что полученный профиль графика соответствует нормальному распределению по форме. Знаете, не каждый опытный специалист сможет воспользоваться этим методом - это очень сложно.
Вторым подходом будет - подсчитать. Согласитесь, это куда надежнее, чем субъективные сравнения. Математических методов проверки нормальности великое множество; предлагаю познакомиться с одним из них - критерий Колмогорова. Расчеты в каждом из тестов на нормальность достаточно объемные и сложные. Благо, у нас есть электронные таблицы, которые выполнят всю рутину за нас. Чтобы не влезать в трехэтажные формулы, в конце статьи есть ссылка на уже подготовленный мной файл. Вам нужно только ввести свои данные в первый столбец, а остальные произойдет автоматически - удобно, правда? В этом файле проверка нормальности реализована по Колмогорову и по оценке асимметрии и эксцентриситета. Второй метод может давать ложноположительный результат в некоторых случаях, но никогда не даст ложноотрицательный. Пробуйте, пользуйтесь, играйтесь с цифрами :)