判断一组数据是否符合正态分布有多种方法，以下是其中一些常见方法：
1. 绘制频率分布直方图。正态分布的频率分布直方图呈现“钟形曲线”，即数据集中于均值附近，而离均值越远的数据越少。
2. 绘制QQ图（Quantile-quantile plot）。QQ图用于比较观察数据的分布与正态分布理论上的分布是否相似，将坐标系中的横轴设为理论上的分位数，纵轴设为实际观察数据的分位数，如果观察数据的QQ图近似于一条直线，则说明数据符合正态分布。
3. 统计量法。利用统计量对数据进行正态性检验，如Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验等。
需要注意的是，以上检验方法都有其限制和缺陷，有时候即使数据与正态分布不完全吻合，也可以用正态分布进行分析和建模。因此，在应用正态分布时应该根据具体情况进行判断。
直方图观察法：通过绘制数据的直方图，观察其分布形态是否类似于正态分布的钟形曲线。如果是，则可以初步判断数据符合正态分布。
