Нормальность распределения влияет на результаты дисперсионного анализа следующим образом: нарушение предположения о нормальности может привести к искажению результатов и неверным выводам. 1

Например, если распределение данных сильно асимметрично или имеет выбросы, это может повлиять на значение среднего и, следовательно, на результаты дисперсионного анализа. 1

Однако если число наблюдений в ячейке достаточно большое, то отклонение от нормальности не имеет особого значения в силу центральной предельной теоремы, в соответствии с которой распределение среднего значения при большом объёме выборки близко к нормальному, независимо от начального распределения. 3

Для проверки нормальности распределения можно использовать графические методы, такие как гистограммы или диаграммы нормальности, а также статистические критерии, например, критерий Шапиро-Уилка или Колмогорова-Смирнова. 1