数据的描述不仅包括位置测量和尺度（或离散性）测量，而且包括对数据分布形状的测量。数据分布形状测量的两个重要统计量（或参数）是偏度（skewness）和峰度（kurtosis）。传统的参数检验（parametric tests），如 t 检验（ t test）和方差分析（ANOVA，analysis of variance），均要求数据服从正态分布（normal distribution）。因此，正态分布的诊断和检验在数据描述中占有重要的地位。正态分布通常也被用来与其他的分布（如 t 分布和 F 分布）做比较。本节简要讨论正态分布的特点、偏度、峰度和正态分布检验。 qFnq34fjwtQeTAoj07SstrofUfvnLuReaouLWRe26u6VOA2m9cJc+hfoeYllI2fq