正态性检验是一种统计方法，用于检验一组数据是否服从正态分布。正态分布是许多统计分析方法的基础假设，因此在进行t检验、方差分析等参数检验前，通常需要先验证数据的正态性。常用的正态性检验方法包括Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验以及通过绘制Q-Q图进行直观判断。这些方法各有特点，适用于不同的样本量和数据情况。正态性检验的结果可以帮助研究者选择合适的统计方法，确保分析结论的可靠性。如果数据不满足正态性假设，可能需要考虑使用非参数检验方法或对数据进行转换。