‌判断数据是否服从正态分布的关键方法包括：可视化观察（如Q-Q图、直方图）、统计检验（如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验）以及偏度/峰度分析。‌ 正态分布是许多统计分析的基础，准确判断数据分布特性对后续建模和推断至关重要。以下是具体判断方法：

1. ‌可视化观察法‌

   • ‌直方图‌：若数据呈对称的钟形曲线，且均值和中位数接近，可能服从正态分布。
   • ‌Q-Q图‌：数据点近似落在对角线上时，表明符合正态分布；明显偏离则提示非正态性。

2. ‌统计检验法‌

   • ‌Shapiro-Wilk检验‌：适用于小样本（n<50），若p值>0.05，则接受正态性假设。
   • ‌Kolmogorov-Smirnov检验‌：适用于大样本，但需注意其对参数敏感。

3. ‌偏度与峰度分析‌

   • 正态分布的偏度（对称性）接近0，峰度（尾部厚度）接近3。若绝对值偏度>1或峰度显著偏离3，可能非正态。

‌总结‌：建议结合多种方法综合判断。若数据非正态，可通过对数变换、Box-Cox变换等转为近似正态分布，或改用非参数统计方法。