「正態性」是指一組數據或隨機變數的分佈是否符合正態分佈的特性。正態分佈是一種對稱的鐘形曲線，通常用於描述自然現象中的隨機變量。在統計學中，正態性是許多統計檢定和推斷的基本假設之一，因為許多統計方法（如t檢定和ANOVA）都假設數據遵循正態分佈。驗證數據的正態性通常使用圖形方法（如Q-Q圖）或統計檢定（如Shapiro-Wilk檢定）。
在統計學中，正態性通常被稱為正態分佈的特性，這是一種常見的數據分佈模式。當數據呈現對稱且集中於平均值時，則被認為是具有正態性。這在許多統計分析中是重要的，因為許多統計方法假設數據符合正態性。在進行數據分析時，檢查正態性是確保分析結果有效性的重要步驟。
例句 1：
這組數據顯示出良好的正態性。
This dataset shows good normality.
例句 2：
在進行t檢定之前，我們需要檢查數據的正態性。
We need to check the normality of the data before conducting the t-test.
例句 3：
正態性檢定是統計分析的一部分。
Normality testing is part of statistical analysis.
這是一個更專業的術語，通常在高級統計和數學領域中使用，指的是數據遵循高斯（正態）分佈的特性。當數據集符合高斯分佈時，許多統計方法和模型的假設就成立。Gaussianity 是統計建模和推斷的核心概念，特別是在處理隨機變數時。
例句 1：
這個模型假設數據具有高斯性。
This model assumes that the data has Gaussianity.
例句 2：
在很多情況下，數據的高斯性是分析的關鍵。
In many cases, the Gaussianity of the data is crucial for the analysis.
例句 3：
檢查數據的高斯性是進行回歸分析的重要步驟。
Checking the Gaussianity of the data is an important step in performing regression analysis.