​​判断数据是否属于正态分布的核心方法包括图形观察法（如直方图、Q-Q图）和统计检验法（如Shapiro-Wilk检验、K-S检验），关键是通过多角度验证确保结论可靠。​​

1. ​​图形观察法​​

   • ​​直方图​​：数据分布呈“钟形”且对称，中间频数最高，两侧逐渐下降，可初步判断为正态分布。
   • ​​Q-Q图​​：数据点近似落在对角线上，说明与理论正态分布匹配；若明显偏离则可能非正态。

2. ​​统计检验法​​

   • ​​Shapiro-Wilk检验​​：适用于小样本（$n\le 50$），若$p>0.05$则接受正态性假设。
   • ​​Kolmogorov-Smirnov检验​​：适合大样本，但易受极端值影响，需结合图形综合判断。
   • ​​偏度-峰度检验​​：偏度接近0（对称）、峰度接近3（正态峰）时，数据更可能服从正态分布。

3. ​​描述性指标​​
   计算数据的偏度和峰度：若偏度绝对值$<3$且峰度绝对值$<10$，可认为近似正态，无需追求绝对理想值。

​​提示​​：实际分析中建议结合多种方法，优先通过图形直观判断，再辅以统计检验。若数据非正态，可尝试对数转换或剔除异常值优化分布形态。