通过描述统计和图形工具判断
在Excel中判断数据是否服从正态分布，可以通过以下方法实现：
一、描述性统计指标
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均值与标准差
使用
AVERAGE函数计算均值，STDEV.P或STDEV.S计算标准差。正态分布由均值和标准差完全确定。 -
偏度与峰度
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偏度：使用
SKEW函数判断数据分布的偏斜程度（-1到1之间，0表示对称）。 -
峰度：使用
KURT函数判断分布的尖锐程度（正数尖峰，负数平缓）。
若偏度接近0且峰度接近0，数据更可能符合正态分布。
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二、图形化验证方法
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直方图
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通过【数据】→【数据分析】→【直方图】绘制分布图，观察是否呈钟形对称，且无明显偏斜或多峰。
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调整组距（建议区间数=数据量平方根）以获得更清晰的分布形态。
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QQ图（Quantile-Quantile Plot）
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需先计算数据的分位数（可使用
NORM.INV函数），然后将实际分位数与标准正态分布分位数对比绘制散点图。 -
若点大致在一条直线上，说明数据符合正态分布。
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三、正态性检验（可选）
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Shapiro-Wilk检验
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使用Excel的【数据分析】工具库中的【正态性检验】功能，输入数据后自动进行检验并输出p值。
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p值大于0.05通常表示数据服从正态分布。
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四、经验法则验证
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68-95-99.7法则 ：
正态分布中，约68%数据在均值±1σ范围内，95%在±2σ，99.7%在±3σ。通过计算区间概率并与理论值对比，可辅助判断。
示例步骤（以直方图为例）
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输入数据到Excel单元格区域（如B2:B101）。
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计算均值和标准差：
=AVERAGE（B2:B101），=STDEV.P（B2:B101）。 -
绘制直方图：点击【数据】→【数据分析】→【直方图】，调整组距至合适值。
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观察直方图形态，若接近钟形且对称，则数据可能正态分布。
通过以上方法，可综合判断数据是否符合正态分布。若需更精确分析，建议结合多种方法使用。
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