·         Хи-квадрат «Согласие»

Хи-квадрат «Согласие» статистически сравнивает частоту данных (наблюдаемую частота) с Гауссианом (ожидаемая частота). Это - модифицированная версия стандартного Хи-квадрата «согласие».

·         W-статистический тест Шапиро-Вилка.

W-статистические тест Шапиро-Вилка предполагает, что данные соответствуют нормальному закону больше, чем любому другому распределению.

·         Z-метка для Асимметрии

Z-метка для Асимметрии статистически определяет, распределены ли данные симметрично; и, если так, как вероятно они должны быть обычно распределены. В отличие от стандартизированной асимметрии, z-метка для асимметрии имеет силу для малых объемов выборки (n - меньше чем или равный 8)

·         Z-метка для Эксцесса

Z-метка для Эксцесса статистически определяет наличие эксцесса у распределения. В отличие от стандартизированного эксцесса, z-метка для эксцесса справедлива для малых объемов выборки (n - меньше или равно 20)

Критерии согласия - табличная опция вычисляет и отображает результаты двух испытаний, которые определяют, могут ли данные быть, соответственно представлены распределением Хи-квадрат и распределением Колмогорова-Смирнова. Испытание Хи-квадрат делит диапазон данных на непересекающиеся интервалы и сравнивает число наблюдений в каждом классе с числом ожидаемых частот, основанных на выбранном распределении. Метод Колмогорова-Смирнова вычисляет максимальное расстояние между совокупным распределением данных и функции распределения проверяемого распределения. Это вычисление - представляет собой непараметрический метод, который обычно проверяет полное согласие между распределением данных и распределением, которое Вы выбираете. Если значение p - меньше чем 0.05 (для 95 процентов доверительный уровень), данные не соответствуют распределению. Метод Колмогорова-Смирнова применим и в случае непрерывных распределений.