在做过程能力研究时如何判定服从正态分布

在专业的统计软件中，进行正态验证的工具很多。比如，在Minitab你可以通过下面的操作进行判定：
1.统计>>基本统计量>>图形化汇总，在弹出窗口，输入所要验证的数据列，点击确定



从左侧的直方图上，可以看到数据呈现对称的钟形分布（即正态分布的特点）。此外，直方图和正态曲线拟合较好，说明数据服从正态分布。如果数据量较小或者从左侧的直方图上不能判定是否服从正态分布，这时可以根据右侧统计参数输出中Andson-Darling正态性检验的P值进行判定，P大于Alpha水平0.05，则服从正态分布。否则，数据不服从正态分布。
2.统计>>基本统计量>>正态性检验，在弹出窗口输入数据所在的列，生成正态概率图



在正态概率图上，如果数据关于中心线几乎沿一条直线分布，说明服从正态分布。当然，从左上角统计参数中P=0.794可以直观地判定数据服从正态分布。
3.图形>>概率图>>单个，在弹出窗口输入数据列，点击确定



在这张图形上，如果所有的数据点都在中心线95%的置信区间内且近似沿一条直线分布，则数据服从正态分布。或者根据AD下面的P值为0.794判定流程服从正态分布。
在这些方法中，你可以根据个人习惯任选其一。以前，在做能力分析时，遇到过P值小于0.05的情况,但偏度和峰度较小（小于1），直方图和正态曲线拟合也较好，当时以为无法进行正态能力分析。后来咨询了一下顾问，在偏度、峰度数值较小时，即使P小于0.05,也可以进行正态数据的能力分析。