判断数据是否符合正态分布可以通过以下方法：
图形法
直方图：将数据的直方图与正态分布的理论密度曲线进行对比，看是否呈现钟形。如果数据基本符合正态分布，直方图应呈现出中间高、两侧低、左右基本对称的“钟形”分布曲线。
P-P图（概率图）：将样本的累积分布函数（CDF）与理论分布的CDF进行比较，通过散点图反映实际累积概率与理论累积概率的符合程度。如果数据服从正态分布，散点分布应近似呈现为一条对角直线。
Q-Q图（分位数图）：将样本的分位数与正态分布的理论分位数进行比较，通过散点图反映变量的实际分布与理论分布的符合程度。如果数据服从正态分布，散点分布应近似呈现为一条从左下角到右上角的直线。
统计检验法
Shapiro-Wilk检验：一种广泛使用的正态性检验，假设数据来自正态分布，如果p值较小（通常小于0.05），则拒绝数据来自正态分布的假设。
Kolmogorov-Smirnov检验：用于比较样本的经验分布与理论正态分布，适合较大样本，但对均值和方差的敏感性较弱。
Anderson-Darling检验：对分布尾部有较高的灵敏度，是Shapiro-Wilk检验的加强版。
Jarque-Bera检验：基于样本的偏度和峰度，检验数据是否符合正态分布。如果p值较小（通常小于0.05），则拒绝数据来自正态分布的假设。
描述统计方法
偏度和峰度：偏度描述数据分布的不对称程度，峰度描述数据分布形态的陡缓程度。如果数据的偏度绝对值小于3，峰度绝对值小于10，可以认为数据基本可接受为正态分布。
建议
结合多种方法：单独使用一种方法可能不够准确，建议结合图形法和统计检验法来综合判断。
样本量考虑：对于小样本，Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验可能较为敏感，而对于大样本，可以考虑使用Jarque-Bera检验。
实际应用：根据数据的特点和分析需求选择合适的方法，并在实际操作中注意数据的完整性和准确性。