「適合度檢定」是在檢查資料是否符從某種比例或是某種分配。 例如，有報導指出，現在台灣各個宗教信仰人口的比例為（彿道教:25%,天主基督教:15%,其他10%:,無神論:50%），則我們可以調查一樣本，利用樣本的比例來測試，跟此報導的比例會不會有很大的差異。 資料說明： 這個例子的資料是來自歐洲兩個不同區域的學童的頭髮及眼睛的顏色。此資料並非原始資料，而是所謂的二手資料或是次級資料（資料是整理過後）。其中Count 變數為該類型的次數。

當我們遇到成千上萬筆的數字時，要如何可以快速得知這些資料的特性呢？這時，敘述統計量就可以提供我們一種簡單的方式來了解這浩大的資料。

在一般傳統的統計分析中，常常會需要假設資料呈常態分配。不論是原始資料或是在進行殘差分析時大多都有這個假設，所以在做分析前後都須進行資料常態的檢定。例如，我們在檢定某班級學生的體重是否為100磅時，若樣本資料數不夠多，則我們不能直接貿然的進行t檢定來檢定班級學生的體重平均是否為100磅，在此之前應該先確定資料是否有符合常態的假設的條件。