正态性检验（如 Anderson-Darling、Shapiro-Wilk 等）判断数据是否来自近似正态分布，结果常结合直方图、概率图一起判断。许多参数检验（如 t 检验、ANOVA）在一定程度上以正态性为前提。

检验时关注 p 值：p 值过小则倾向拒绝正态假设。若数据非正态，可考虑数据变换、增大样本（利用中心极限定理）或改用非参数方法。轻微偏离在大样本下通常可接受。