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研究人员如何处理不完美正态分布的数据？他们是否对适用于正态分布的数据使用统计方法，然后确认结果可能不是很准确？
数据本身很少需要正常分布才能构建有用的模型。
相反，经典统计所依赖的是中心极限定理，这说明了关于分配的一些事情平均许多观察结果（以及回归模型中各种数量的分布，如系数）。
即使我们自己处理数据而不是平均值，我们仍然可以使用正态性。回想一下，回归模型告诉你意思一组数据点，而点本身是正态分布的周围这意味着。举一个非常简单的例子，这是一个双峰分布：
数据本身显然不是正常分布的。然而，这可能代表两组，一组平均值约为-2，另一组平均值约为1.5。如果我们有一个二进制变量来告诉你从哪个组中抽取数据点 - 称之为“G” - 我们可以写一个模型说：
Y = beta * G +错误
这其实很简单单因素方差分析模型，所有它的说法是错误通常是分布式的，而不是数据本身。
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