卡方分布（Chi-squared distribution）和正态分布（Normal distribution）是两种不同的概率分布，它们分别适用于不同的统计假设检验和数据分析场景。虽然这两种分布是不同的，但可以通过一些数学变换或近似方法将卡方分布转换成正态分布。
以下是一些将卡方分布转换成正态分布的方法：
1. 中心极限定理：
如果卡方分布的自由度（即卡方分布的参数）足够大（通常大于30），那么卡方分布的样本均值将接近正态分布。这是因为中心极限定理指出，当独立随机变量的数量足够多时，它们的和（或平均值）将遵循正态分布。
2. 近似正态分布：
对于自由度较小的卡方分布，可以使用近似方法将卡方分布转换成正态分布。例如，当自由度小于30时，可以使用正态分布的近似公式：
[
Z approx frac{X frac{df
