可以使用SPSS的explore，或PP圖，或QQ圖，或One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test，或Histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況（推薦Histogram圖）。

一些常見的統計方法（如t檢驗、方差分析等）對資料背離正態分佈有較好的穩健性，因此你的資料只要大致滿足、或不嚴重背離正態分佈就可以使用這些統計方法。如果你的資料實在背離正態分佈太多，你應該改用非引數檢驗。如果你只需要知道一個大致的情況，僅需要Histogram圖來考察你的資料的正態分佈情況就可以了。

所有正態分佈都可以透過Z分數公式轉換成標準正態分佈。 兩者特點比較： (1)正態分佈的形式是對稱的，對稱軸是經過平均數點的垂線。 (2)中央點最高，然後逐漸向兩側下降，曲線的形式是先向內彎，再向外彎。 (3)正態曲線下的面積為1。標準正態分佈是正態分佈的一種，其平均數和標準差都是固定的，平均數為0，標準差為1。（4）正態分佈曲線下標準差與機率面積有固定數量關係。