Le présent document fournit un choix de tests 1) permettant de vérifier la validité de l'hypothèse de normalité mentionnée dans l'introduction. L'emploi de ces tests n'est pas indispensable chaque fois que l'on fait appel à des méthodes statistiques basées sur l'hypothèse de normalité. Il peut se faire, en effet, que cette hypothèse ne doive pas être mise en doute soit qu'il existe des raisons théoriques (par exemple physiques) pour qu'elle soit vérifiée, soit qu'elle ait été trouvée acceptable sur la base de l'information accumulée antérieurement. De plus, dans le cas de méthodes robustes, c'est-à-dire dont les résultats ne sont que très peu modifiés lorsque la loi de répartition réelle des observations n'est pas normale, un test de normalité n'offre que peu d'intérêt. Ceci est par exemple le cas lorsque l'on veut comparer à l'aide d'un test de Student les moyennes de deux échantillons aléatoires. Par contre, lorsque la méthode n'est pas robuste et que l'on a des doutes quant à la normalité de la répartition des observations, l'emploi d'un test de normalité peut être utile, voire nécessaire. L'usage des tests de normalité ne se limite pas aux cas mentionnés en 1.2. Ils permettent notamment aussi de s'assurer de la validité de la loi normale aux fins de prévision statistique ou, lorsqu'un processus produit des éléments répartis d'une manière aléatoire selon une loi normale, de vérifier la stabilité de son fonctionnement.

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