정규분포는 식스시그마 활동의 기본 컨셉이며 사용되는 다음과 같은
Tool과 많은 테크닉들을 통계적으로 올바르게 적용하기 위해서 중요하다.

■ 공정능력분석(Capability Analisis) : 표본 데이터가 정규분포한다고 알고 있다면
   Z table 같은 것을 사용하여 해당 프로세스에 대한 장기적인 공정능력을 예측할 수 있다.

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■ 신뢰구간(Confidence Intervals) : 표본의 평균에 대한 신뢰구간 계산을 위한 수식은
   기본적으로 정규분포한다는 것을 기본으로 가정하고 있다.

■ 가설검정(Hypothesis Testing) : 많은 가설검정 방법들은 데이터가 정규분포한다는
   가정하고 분석한다. 그러므로 만약 정규분포하지 않으면 이러한 가설검정의 결론은
   올바르지 않게 된다

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■ 상관관계분석과 회귀분석(Regression) : 잔차분석을 통해서 회귀분석 모델의
   적합성을 확인할 수 있다. 잔차분석 결과가 정규분포하면 회귀분석 모델은 데이터와
   통계적으로 잘 적합함을 나타낸다

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■ 통계적 공정관리(SPC) : 어떤 공정 관리도는 사용의 적합성을 위해서 데이터가
   정규분포해야 한다고 요구하는 것도 있다

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■ 실험계획법(DOE) : 중요한 입력변수들은 실험계획 분석을 진행하는 동안 정규분포에
   따르지 않는 Input factor의 효과에 대해 평가를 통해 확인된다.