数据转自新身高吧，
@飞机引擎直径却3米多
设该地区18岁男平均175标准差6，女平均162标准差5.5。不同规模随机取样直方图。
有的黑子总喜欢拿几万人样本的大学体测数据（再以各种理由篡改原始数据）绘制钟型正态分布，再以其他样本没有这么大的数据不符合正态分布为由，进行“打假”。比如北京理工附中，台北成渊中学，分性别500~600样本，样本规模接近图2，平滑性当然不可能像图3，图4一样。
这一点大家可能没有太关注，总结一下黑子的伎俩：用混有外地人的体测数据来黑某地身高、（尤其是黑山东，黑龙江等省），比如齐鲁工业大学，只有77%的本省户籍，哈尔滨工程大学只有19%本省户籍。再把数据论证为穿鞋，并且把平均2.5厘米左右的实增效果夸张到3厘米+。
除了大学体测，其他很多几百人样本的数据尽管测量严格，但是因为样本量不够海量，因此不可能像图3图4一样，所以“XX数据不符合正态分布，因此数据造假“这句话是典型的掩耳盗铃，阿Q心理。

四个图的样本量分别为：
班级规模 vs 年级规模 vs 万级样本量 vs 十万级样本量

班级规模样本量的正态分布

年级规模样本量的正态分布

万人规模样本量的正态分布

十万人规模样本量的正态分布

正态分布和质量无关，都穿鞋，样本量大也符合正态分布，质量再，好样本量少，也不符合正态分布，所以正态分布不能作为质量好不好的标准

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@男人不帅则死 @吧中清流 @活体♂火箭 @十大社会 @贴吧用户_7GNMtEt

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如果轻微的出现在170，175，180堆积，属于正常现象，因为人工读数会习惯性 往整数上看齐，比如180.1和179.9都很容易被读数成180.0（机器读数不会，无论是超声波还是电动轨道压头皮）
如果样本量可观，但是仍然在170.175.180等特殊特殊堆积特别严重，则最有可能的产生原因为数据非实测，而是自报。
因此，只要是机器读数，都不会出现数值堆积。
数据符合正态分布与否，样本量的充足是必要条件。一个测量严格的数据，如果样本量在一万以下，也不可能符合完美正态分布曲线。反之，一个完美符合正态分布的数据，也未必测量严格！

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