正态分布，也叫高斯分布，是一种常见的统计分布。它在自然界和社会现象中广泛出现，如人口数量、身高、体重、考试成绩等都符合正态分布。正态分布的曲线呈钟形，从中心对称，两侧下降较缓，中间最高，用数学函数表达如下：f(x)=(1/(σ*sqrt(2π)))*e^(-(x-μ)2)/(2σ2) 其中，μ是均值，σ是标准差。

对于研究人员来说，如果变量呈正态分布，可以方便地使用大量基于正态分布的统计方法，如t检验、方差分析等，来进行数据分析和推断。同时，正态分布能够提供简洁的集中趋势和离散程度度量方式，例如均值、中位数、标准差等，所得结果易于解释和沟通。

将变量转换为正态分布是常见的数据预处理步骤，在实践中也有多种方法可以尝试。其中，最基本的方法是赋予变量新的分布，例如对数转换、平方根变换、倒数等。此外，也可以利用Box-Cox变换、Yeo-Johnson变换等进一步优化数据的分布特征。还有一些方法可以通过对异于正态分布的极值和离群值进行截尾或剔除的方式来改善数据的分布特征。