验证一组数据是否符合正态分布可以通过以下几种方法：
1. 直方图：直方图可以直观地展示数据的分布情况。如果数据呈现钟形分布，即中间高、两边低，左右基本对称，则可能符合正态分布。
2. P-P图：P-P图是一种概率图，它将观察累积概率作为X轴，将正态累积概率作为Y轴。如果散点大致位于直线上，说明数据与正态分布的拟合度较好。
3. Q-Q图：Q-Q图也是一种概率图，它将观察分位数作为X轴，将正态分位数作为Y轴。如果散点大致位于直线上，说明数据可能符合正态分布。
4. K-S检验：K-S检验是一种非参数检验方法，用于检验一个样本是否符合特定的理论分布。对于正态分布，可以使用K-S检验来检验样本是否符合正态分布。如果检验结果的p值大于显著性水平（如0.05），则认为样本数据符合正态分布。
5. 偏度和峰度系数：偏度和峰度系数是描述数据分布形状的统计量。标准正态分布的偏度和峰度系数均为0。如果数据的偏度绝对值小于3且峰度绝对值小于10，则可以认为数据基本符合正态分布。
需要注意的是，以上方法都是基于统计假设进行的检验，只能提供一定的证据支持数据符合正态分布，但不能完全确定。如果有疑问，可能需要更多的数据或更复杂的统计方法来进行验证。同时，在应用这些方法时，也需要考虑样本大小、数据性质等因素。
