正态检验是统计学中用来判断数据分布是否接近正态分布的方法。以下是几种常用的正态检验方法：
1. 线性图（Q-Q图）
步骤：
1. 将数据从小到大排序。
2. 将数据分为几组，并计算每组的均值。
3. 绘制散点图，横坐标为标准正态分布的累积分布函数（CDF）值，纵坐标为数据的累积分布函数（CDF）值。
4. 观察散点图是否接近一条直线。
2. 样本Kolmogorov-Smirnov检验
步骤：
1. 输入数据到统计软件。
2. 选择Kolmogorov-Smirnov检验。
3. 设置参数，如分布函数（例如，正态分布）。
4. 分析输出结果，查看p值。
3. Shapiro-Wilk检验
步骤：
1. 输入数据到统计软件。
2. 选择Shapiro-Wilk检验。
3. 分析输出结果，查看p值。
4. Jarque-Bera检验
步骤：
1. 输入数据到统计软件。
2. 选择Jarque-Bera检验。
3. 分析输出结果，查看p值。
5. 独立样本t检验
步骤：
1. 将数据分为两组。
2. 使用独立样本t检验。
3. 分析输出结果，查看p值。
注意事项：
正态检验不是绝对的，有时即使数据不符合正态分布，也可以使用参数统计方法。
在实际应用中，正态分布并不是唯一的选择，有时其他分布（如对数正态分布）可能更适合数据。
在进行正态检验之前，确保数据没有缺失值、异常值等问题。
希望这些信息能帮助你进行正态检验。如果你有更具体的问题，欢迎继续提问。
