.正态性检验简介生成正态概率图并进行假设检验，以检查观测值是否服从正态分布。对于正态性检验，假设为H0：数据服从正态分布与H1：数据不服从正态分布图形中的垂直尺度类似于正态概率图中的垂直尺度，水平轴为线性尺度，此线形成数据所来自总体的累积分布函数的估计值。图中会显示总体参数的数字估计 （均值和标准差）、正态性检验值以及关联的 p 值 。正态性检验的方法很多，但具体原理是不相同的，有些是拟合优度检验，有些是偏峰度检验。 用Minitab作数据的正态性检验的方法：统计基本统计量正态性检验 (statBasic StatisticNormality test)最后都是看P值，P0.05就基本可以认为数据正态有如下三种检验方法：(1 Anderson-Daling，缺省状态即为此检验法，AD法最灵敏。AD检验是很准确的判断方法，表面上在直线附近, 但很可能被拒绝。(2 Ryan-Joiner (它实际上与W检验很相似，ISO将它定为标准检验方法，中国国标也采用此法)。(3 Kolmogorov-Smirnov方法。Anderson-
