在心理與教育測量和實驗中，獲得的隨機變量的次數分布，有些是正態分布，有些不是正態分布，如呈現正偏態（positively skewed）分布，這種分布曲線的右側部分偏長左側偏短，還有一種負偏態（negatively skewed）分布是左側偏長而右側偏短。見第三章圖3-3所示。
有時為了統計分析的需要，常要檢驗次數分布是否為正態分布。對分布曲線是否為正態分布的擬合檢驗方法是χ2檢驗（見本書第十章）。除此之外，還有一些簡單的方法，如累加次數曲線法、偏態，峰度量數描述方法、直方圖法、概率紙法等。
（一）皮爾遜偏態量數法
在正偏態中M＞Md＞Mo，在負偏態中M＜Md＜Mo，見第三章圖3-3所示。在正態分布中三者重合於一點。皮爾遜發現，在偏態分布（skewed distribution）中平均數距中數較近而離眾數較遠，根據平均數與眾數或中數的距離，提出一個偏態量數公式，用來描述分布形態：
式中s為標準差，SK為偏態量數，當SK=0時，分布對稱；當SK為正數時，分布屬正偏態；當SK為負數時，分布屬負偏態。
（二）峰度、偏度檢驗法
這種方法是根據分析分布的峰度（coefficient of kurtosis）係數與偏度係數（coefficient of skewness），確定分布形態。一般情況下，需要觀測數據的數目要足夠大，應用這種方法才有意義。
1.偏度係數
當g1=0時分布是對稱的；當g1＞0時，分布為正偏態；當g1＜0時，分布呈負偏態。當觀測數據數目N＞200時，這個偏態係數的統計量g1才較可靠。
2.峰度係數
當g2=0時，正態分布的峰度；g2＞0時，分布的峰度比正態分布的峰度低闊；g2＜0時，表明分布的峰度比正態分布的峰度高狹。當N＞1000時，g2值才比較可靠。
（三）累加次數曲線法
因為標準正態分布的形式固定，因此其累加概率與標準差的關係也固定。根據這一點，可將一般分布的累加概率與標準正態分布累加概率相比較。