Grafické posouzení
Jedním z prvních kroků, které bychom měli provést při posuzování normality dat, je vykreslení dat do nějakého obrázku. Z toho pak můžeme rozhodnout, jestli vůbec má smysl pouštět se do dalších analýz. Možností, jak graficky posoudit normalitu dat je mnoho. Uvedeme tři základní typy.
- Histogram
Umožňuje porovnat tvar hustoty četnosti s tvarem hustoty pravděpodobnosti normálního rozložení. Nejprve vytvoříme třídicí intervaly 
doporučuje se volit 
blízké 
Četnostní hustota 
-tého třídicího intervalu je definována vztahem
kde 
Soustava obdélníků sestrojených nad třídicími intervaly, jejichž plochy jsou rovny relativním četnostem, se nazývá histogram. Vykreslením histogramu a příslušné hustoty normálního rozdělení můžeme vizuálně posoudit, zda se data řídí normálním rozdělením. Nutno podotknout, že tato metoda je velmi citlivá na volbu třídících intervalů, zvláště pro menší počty dat.
- Quantile - quantile plot (Q-Q plot)
Q-Q plot konstruujeme tak, že na svislou osu vynášíme uspořádané hodnoty 
a na vodorovnou osu kvantily 
normálního rozdělení, kde
přičemž 
a 
jsou korigující faktory 
Implicitně se klade 
a 
Protože normální rozložení závisí na parametrech 
a 
tyto parametry se většinou odhadují z dat. Body 
se metodou nejmenších čtverců proloží přímka. Čím méně se body odchylují od této přímky, tím lepší je soulad mezi empirickým a normálním rozdělením.
- Graf výběrové distribuční funkce
Položme
Na vodorovnou osu vykreslíme hodnoty 
a na svislou osu pak hodnoty distribuční funkce standardizovaného normálního rozdělení 
které porovnáme s hodnotami výběrové distribuční funkce 
