在特定的条件下，大多数样本数据都应当满足正态分布。为了判断样本数据是否符合正态分布，有如下的三种方法： 1）图形化汇总
在“统计”->“基本统计量”->“图形化汇总”。
将要统计的样本列选入“变量”，在“按变量”中可以选择样本的分组列。同时可以设置检验的置信水平，默认为95%。
默认是按照Anderson-Darling进行检验。如果P值低于0.05（1-0.95），则表示样本数据在
95%的置信水平下不符合正态分布。同时这个检验还给出了数据的描述性统计以及在95%置信水平下的均值、中值和标准差的分布区间。 2）正态性检验
在“统计”->“基本统计量”->“正态性检验”中。
给出概率图和p值，根据p值可以判断是否接受样本数据分布为正态分布的假设。 3）概率图
概率图也可以在图形中绘制。
对于满足正态分布的数据，如果已知整体的均值和标准差，
箱线图
箱线图是用图形的形式形象的给出数据的描述性统计量。
在minitab的“图形”->“箱线图”
其中方箱为Q1到Q3部分的数据，横线为中值，而上下端线为上下25%的数据。由此可见，箱线图可以形象的表示出数据的中值、四分位数以及极差、四分位极差。
时间序列图
为了研究样本数据与时间的关系，可以采用时间序列图。
在minitab“图形”->“时间序列图”
控制图
对于单组数据，可以采用“单值的变量控制图”
炉膛压力_x1 的单值控制图12.510.07.5单独值851UCL=8.555.02.56_X =3.640.0666222LCL=-1.2639:0131:0 -9130:3635:020-096 -7138:0 -7230:0220-09620-097 -632:0 -7030:0 -7032:0020-09620-09620-097 -634:0 -7030:6620-09620时间-09 -9020099 --620-09620-09 -91 在控制图上显示了数据的平均值以及3倍标准差的范围，其中红色点是异常的不稳定的数据点。
如果有不同阶段的数据，可以在“单值控制图选项”中选择“阶段”