x平方检验（Chi-square test）是一种常用的统计方法，用于检验观察值与理论值之间的差异。在检验正态性时，可以使用x平方检验来判断观察数据是否符合正态分布。
下面是一种常见的步骤来使用x平方检验检验正态性：
收集样本数据：收集一组观察数据，通常是连续变量的测量结果。
分组数据：将数据分组，通常使用频率分布表或直方图来展示数据的分布情况。
建立假设：建立原假设（H0）和备择假设（H1）。在正态性检验中，原假设是数据符合正态分布，备择假设是数据不符合正态分布。
计算期望频数：根据样本数据的总数和理论正态分布的期望频数计算每个分组的期望频数。
计算卡方值：根据观察频数和期望频数计算卡方值。卡方值表示观察值与理论值之间的差异程度。
计算自由度：根据分组数目减去1，计算自由度。
查找临界值：根据所选的显著性水平和自由度，在卡方分布表中查找临界值。
比较卡方值和临界值：比较计算得到的卡方值和临界值。如果计算得到的卡方值小于临界值，则接受原假设，即数据符合正态分布；如果计算得到的卡方值大于临界值，则拒绝原假设，即数据不符合正态分布。
需要注意的是，x平方检验并不能确定数据的分布类型，它只能判断观察数据与理论分布之间的差异程度。如果数据不符合正态分布，可能需要考虑其他的分布类型或采取适当的数据转换方法。
此外，还有其他一些统计方法可以用于检验正态性，如Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验等。选择合适的方法取决于数据的特点和研究目的。建议在进行正态性检验时，结合多种方法进行综合分析。
