Как на практике можно использовать критерии нормальности для анализа данных?

На практике критерии нормальности для анализа данных можно использовать следующим образом:

1. Тестирование данных на нормальность как первый этап анализа. ru.wikipedia.org Это важно, так как большое количество статистических методов исходит из предположения нормальности распределения изучаемых данных. ru.wikipedia.org
2. Проверка гипотезы о равенстве средних значений в двух независимых выборках. ru.wikipedia.org Для этой цели подходит критерий Стьюдента, но его применение обосновано, только если данные подчиняются нормальному распределению. ru.wikipedia.org Поэтому перед применением критерия необходимо проверить гипотезу о нормальности исходных данных. ru.wikipedia.org
3. Проверка остатков линейной регрессии на нормальность. ru.wikipedia.org Позволяет проверить, соответствует ли применяемая модель регрессии исходным данным. ru.wikipedia.org

Для проверки выборочных значений на нормальность можно использовать следующие этапы: habr.com

1. Подсчёт основных характеристик выборки. habr.com К ним относятся выборочное среднее, медиана, коэффициенты асимметрии и эксцесса. habr.com
2. Графический метод. habr.com К нему относится построение гистограммы и графика квантиль-квантиль (QQ). habr.com
3. Статистические методы. habr.com Они вычисляют статистику по данным и определяют, какая вероятность того, что данные получены из нормального распределения. habr.com

При отклонении гипотезы нормальности обычно переходят на алгоритмы непараметрической статистики, не зависящие от вида закона распределения, но требующие существенно большего объёма выборок. cyberleninka.ru