關於檢測正態性的直觀方法為正態qq圖,它繪製樣本資料的分位與理論正態分佈的分位圖形。如果繪製的點形成了一條直對角線，說明觀測資料服從正態分佈。
r語言實現：
qqnorm(new_data)
qqline(new_data)
我們也可以用shapiro正態性檢驗來判定樣本資料的正態性，它的原假設和備擇假設為：h0:
h_0:
h0:
資料來自正態總體; h1:
h_1:
h1:
資料不是來自正態總體。
r語言實現：
> shapiro.test(new_data)
shapiro-wilk normality test
data: new_data
w = 0.96696, p-value = 0.2872
我們來證明一下，即使p值較大，也不能說樣本資料服從正態分佈的觀點。
我們取有序的正整數序列[1:30]進行shapiro正態性檢驗，眾所周知，正整數序列完全不是正態的。
> x1
> shapiro.test(x1)
shapiro-wilk normality test
data: x1
w = 0.95745, p-value = 0.2662
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