La distribuzione più usata, non sempre a proposito, nell'analisi statistica è indubbiamente quella detta normale (dalla "norma" geometrica su cui si basa), o di Gauss; spesso viene anche definita "distribuzione degli errori", in quanto rappresenta la distribuzione degli errori casuali quando l'errore è dovuto alla somma di più cause indipendenti ed erratiche di circa uguale peso. La sua importanza è dovuta al fatto che essa riproduce abbastanza bene l'andamento della stragrande maggioranza dei parametri di interesse clinico, quali i livelli di colesterolo e di acido urico, la pressione sanguigna, la statura, il peso, etc. Si dice che una variabile x, con campo di variabilità da -∞ a +∞, valor medio µ e deviazione standard σ, segue la distribuzione normale se la sua densità di probabilità è rappresentata graficamente dalla tipica forma "a campana", simmetrica intorno a µ: Poiché la distribuzione gaussiana è una funzione simmetrica rispetto al suo valor medio, la probabilità relativa ad un valore in eccesso (cioè appartenente alla cosiddetta "coda destra" della distribuzione), e' uguale a quella di averlo in difetto ("coda sinistra").(16) f(x) = 1 σ 2π exp {- (x-µ) 2 2σ 2 } con asimmetria α = 0 e curtosi κ =