# Normality Tester

Comprehensive normality testing using multiple statistical methods

> Каноническая страница: https://elysiatools.com/ru/tools/normality-tester

- **Категория:** Data Analysis

- **Ключевые слова:** normality, statistical test, distribution, shapiro-wilk, anderson-darling

## Обзор

Инструмент для проверки нормальности распределения данных позволяет быстро оценить, соответствуют ли ваши числовые выборки закону нормального распределения с помощью надежных статистических методов.

## Входные данные

- **Data Input** (textarea): Enter numeric data separated by commas, spaces, or newlines Examples: 25, 27, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36 Or: 25 27 29 30 31 32 33 34 35 36 Or: 25 27 29 30 31 32 33 34 35 36
- **Significance Level (α)** (select)
- **Include Visual Tests (Q-Q Plot)** (checkbox)

## Когда использовать

- Перед проведением параметрических статистических тестов, требующих нормальности данных.
- Для проверки качества собранных данных в научных исследованиях или бизнес-аналитике.
- При необходимости подтвердить гипотезу о распределении случайных величин в выборке.

## Как это работает

- Введите числовые значения в поле ввода, разделяя их запятыми, пробелами или переносами строк.
- Выберите желаемый уровень значимости (α) для настройки строгости статистического вывода.
- Активируйте опцию визуализации Q-Q Plot для наглядной оценки отклонений от нормальной прямой.
- Нажмите кнопку запуска, чтобы получить результаты статистических тестов и интерпретацию данных.

## Сценарии использования

- Валидация результатов медицинских измерений перед применением параметрических критериев.
- Анализ распределения финансовых показателей для оценки рисков и прогнозирования.
- Проверка данных социологических опросов на соответствие нормальному распределению.

## Частые вопросы

### Что такое нормальное распределение?

Это симметричное распределение данных, при котором большинство значений группируются вокруг среднего арифметического, образуя форму «колокола».

### Зачем проверять данные на нормальность?

Многие статистические методы, такие как t-критерий Стьюдента или ANOVA, предполагают нормальность распределения данных для получения достоверных результатов.

### Что означает уровень значимости (α)?

Это порог вероятности, при котором мы отвергаем нулевую гипотезу о нормальности. Обычно используется значение 0.05 (95% доверия).

### Что показывает Q-Q график?

Q-Q график сравнивает квантили ваших данных с квантилями теоретического нормального распределения. Если точки лежат на прямой линии, данные распределены нормально.

### Какие методы используются для проверки?

Инструмент применяет признанные статистические тесты, такие как Шапиро-Уилка и Андерсона-Дарлинга, для оценки соответствия выборки нормальному закону.

## Связанные инструменты

- [Калькулятор значимости A/B-теста](https://elysiatools.com/ru/tools/ab-test-significance-calculator): Введите данные контроля/лечения — получите разницу конверсий, доверительные интервалы 95%/99%, p-value Z-теста (доли) или t-критерия Уэлча (непрерывные), значимость, lift, размер выборки для мощности 80%/90%, рекомендуемые дни, предупреждение о sequential testing и поправку Бонферрони.
- [Тутор по таблицам сопряжённости: хи-квадрат, точный Фишер, V Крамера](https://elysiatools.com/ru/tools/contingency-table-chi-square-fisher-exact-cramer-v-tutor): Пошаговая проверка гипотез для таблиц 2×2 и R×C: хи-квадрат Пирсона, поправка Йейтса, G-тест (отношение правдоподобия), точный тест Фишера при малых ожидаемых, меры связи (V Крамера / фи / коэффициент сопряжённости), стандартизованные остатки Хабермана для локализации ячеек, предупреждение BH-FDR о множественных сравнениях и оценка Чепмена (capture-recapture).
- [Анализатор Корреляции](https://elysiatools.com/ru/tools/correlation-analyzer): Продвинутый инструмент корреляционного анализа, который вычисляет коэффициенты корреляции между переменными для измерения силы и направления их линейных отношений. Идеально подходит для статистического анализа, финансового моделирования, научных исследований и исследования данных. Возможности: - Множественные методы корреляции (Пирсон, Спирмен, Кендалл) - Генерация корреляционной матрицы - Статистическая проверка значимости (p-значения) - Расчет доверительных интервалов - Визуализация тепловой карты - Генерация матрицы диаграмм рассеяния - Стратегии обработки пропущенных значений - Обнаружение и обработка выбросов - Возможности группового анализа - Подробные статистические отчеты Общие случаи использования: - Финансовый рыночный анализ и оценка рисков - Научные исследования и проверка гипотез - Анализ поведения клиентов и маркетинг - Анализ медицинских и медицинских данных - Контроль качества и оптимизация процессов - Оценка образовательной эффективности
- [Анализатор Распределения Данных](https://elysiatools.com/ru/tools/distribution-analyzer): Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки
- [Анализатор Эксцесса](https://elysiatools.com/ru/tools/kurtosis-analyzer): Анализировать эксцесс данных для измерения "хвостости" распределения и обнаружения паттернов тяжелых или легких хвостов
- [Статистика Числовых Диапазонов](https://elysiatools.com/ru/tools/number-range-statistics): Анализировать и подсчитывать числа в указанных диапазонах или интервалах
- [Пакетная Обрезка Изображений](https://elysiatools.com/ru/tools/batch-image-trim): Одновременная обрезка нескольких изображений различными методами с выводом в ZIP
- [Калькулятор Доверительного Интервала](https://elysiatools.com/ru/tools/confidence-interval): Рассчитать доверительные интервалы для средних значений генеральной совокупности используя Z или T распределения

## Примеры

- [Примеры Обработки Изображений Android Java](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-java): Примеры обработки изображений Android Java включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата
- [Примеры Обработки Изображений Android Kotlin](https://elysiatools.com/ru/samples/android-image-processing-kotlin): Примеры обработки изображений Android Kotlin включая чтение/сохранение, масштабирование и преобразование формата
- [Примеры Обработки Изображений Web Python](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-python): Примеры обработки изображений Web Python используя PIL/Pillow включая чтение, сохранение, изменение размера и преобразование формата
- [Примеры Обработки Изображений Web Rust](https://elysiatools.com/ru/samples/web-image-processing-rust): Примеры обработки изображений Web Rust включая чтение/запись, масштабирование и преобразование форматов