Überlegungen zu Daten für Test auf Normalverteilung

Befolgen Sie beim Erfassen von Daten, Durchführen der Analyse und Interpretieren der Ergebnisse die folgenden Richtlinien, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse gültig sind.

Die Daten müssen numerisch sein: Es müssen stetige Daten vorliegen, z. B. die Gewichte von Verpackungen.
Die Stichprobendaten sollten nach dem Zufallsprinzip ausgewählt werden: In der Statistik werden anhand von Zufallsstichproben verallgemeinernde Aussagen zu einer Grundgesamtheit getroffen bzw. Schlussfolgerungen zu dieser gezogen. Wenn die Daten nicht nach dem Zufallsprinzip erfasst wurden, stellen die Ergebnisse u. U. nicht die Grundgesamtheit dar. Weitere Informationen finden Sie unter Zufälligkeit in Stichproben von Daten.
Der Stichprobenumfang sollte größer als 20 sein.: Ein Stichprobenumfang unter 20 ergibt u. U. keine ausreichende Trennschärfe, um signifikante Differenzen zwischen den Stichprobendaten und der Normalverteilung zu erkennen. Gehen Sie jedoch bei sehr großen Stichprobenumfängen mit Vorsicht vor, da die Trennschärfe hier eventuell zu groß ist. Wenn ein Test eine zu große Trennschärfe aufweist, scheinen kleine und möglicherweise bedeutungslose Differenzen zwischen den Stichprobendaten und der theoretischen Verteilung signifikant zu sein.