Ölçümle belirtilen verilerde (boy uzunluğu, kilo, yaş, zaman, kolesterol miktarı, hava sıcaklığı vs.) normallik testi yapmak için kullanılan yöntemlerden bazıları aşağıdaki gibi belirtilebilir.
Çarpıklık ve basıklık (skewness, kurtosis) katsayıları kendi standart hatalarına bölündüğünde sonuç –2 ile 2 aralığında ise verinin normal dağıldığı söylenebilir. Ancak en ideali çarpıklık ve basıklık katsayılarının sıfır olmasıdır.
Kutu çizimi, normalliğin test edilmesinde, aykırı değer veya şüpheli değerlerin araştırılmasında kullanılır.
Aykırı değer ver ise bu değerin rasgele mi yoksa başka nedenlerden mi olduğu araştırılır. Kutu grafiğinde verilerin ortanca(medyan) etrafında yayılışlarını ve %75’nin hangi değerler arasında yer aldığını da gösterir.
Kısaca verilerin yayılımı hakkında kabaca bilgi verir.
Değişim katsayısı da normallik için kabaca bir ölçüt olabilir. Eğer değişim katsayısı %20 den az ise normal olduğu söylenebilir.
Anderson-Darling testi normallik için analitik bir testdir. Burada p>α ise verilerin normal dağıldığı söylenir.
Kolmogrow-Simirnow testi sonucuda verinin normal dağılıp dağılmadığı hakkında bilgi verir. Ancak kitaplarda bazen denek sayısının fark etmediği ancak genellikle 50, 250 2000 olması durumunda daha verimli olduğu söylenir. Bazen de bunun uyarlanması olan Lilliefors testide kullanılabilir.
Shapiro-Wilks testi K-S testi gibidir. K-S testindeki verilen denek sayılarından daha az olduğu durumlarda daha iyi sonuçlar verir. Bu değerin 1 ve yakın olması normal dağılıma yakın olduğunu gösterir.
