В принципе, требование нормальности распределения не является обязательным. Можно с равным успехом пользоваться другими хорошо разработанными моделями гамма-распределения, пуассоновского распределения и т.п. Критерий Колмогорова позволяет оценить близость эмпирического распределения к любому теоретическому распределению. При этом устойчивым и репрезентативным может оказаться распределение любого типа. Если из нормальности, как правило, следует устойчивость, то обратное неверно - устойчивость вовсе не обязательно предполагает нормальность распределения.

Наличие значимой положительной асимметрии свидетельствует о том, что в системе факторов, детерминирующих значение измеряемого показателя, преобладают факторы, действующие в одном направлении - в сторону повышения показателя.

На практике распределения такого рода преобразуют в нормальное (приближенно нормальное) с помощью логарифмической трансформации: Z =Ln y. При этом говорят, что распределение показателей подчиняется "логнормальному" закону.

Подобную алгебраическую нормализацию тестовой шкалы применяют к показателям с еще более резко выраженной положительной асимметрией.

Например, в процедурах контент-анализа сам тестовый показатель является частотным - он измеряет частоту появления определенных категорий событий в текстах.

Приложение 2.

Статистические таблицы значимости*

Таблица 1. Значимость Т-распределения Стьюдента.