正規性の評価（5）頑健性
ｔ検定を利用するために必要な、量的変数の正規性ですが、この仮定は極めてゆるい前提です。
したがって、おおむね正規分布にしたがえばよいとされます。
その理由は、正規分布からの逸脱が認められたとしても、結果に大きな相違が出ないことが多いからです。特に前回の記事に記載したサンプルサイズの問題で、ｎ≧30となる場合には、正規性の評価自体をしないケースもあります。
このように、仮定を満たさなくても結果に大きな影響がない場合を、「頑健（ロバスト）」と言います。
結果重視の場合や、参考程度にアンケート結果を考察したい場合などは、正規性の評価を省略して、ｔ検定を行ってしまう例も少なくないでしょう。
しかし、レポートや論文に掲載するような場合は、正規性の評価が求められたり、確認されたりしますから、原則にしたがって、正規分布にしたがうデータかどうかを調べてから、ｔ検定や代替となるノンパラメトリック検定を利用するのがよいでしょう。
正規性の評価（1）ヒストグラム
正規性の評価（2）正規性の検定
正規性の評価（3）歪度と尖度
正規性の評価（4）サンプルサイズ
正規性の評価（5）頑健性