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

1. Тестирование данных на нормальность как первый этап анализа. 5 Это важно, так как большое количество статистических методов исходит из предположения нормальности распределения изучаемых данных. 5
2. Проверка гипотезы о равенстве средних значений в двух независимых выборках. 5 Для этой цели подходит критерий Стьюдента, но его применение обосновано, только если данные подчиняются нормальному распределению. 5 Поэтому перед применением критерия необходимо проверить гипотезу о нормальности исходных данных. 5
3. Проверка остатков линейной регрессии на нормальность. 5 Позволяет проверить, соответствует ли применяемая модель регрессии исходным данным. 5

Для проверки выборочных значений на нормальность можно использовать следующие этапы: 3

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

При отклонении гипотезы нормальности обычно переходят на алгоритмы непараметрической статистики, не зависящие от вида закона распределения, но требующие существенно большего объёма выборок. 1