
A distribuição normal tem uma função densidade de probabilidade complexa pelo que habitualmente se recorre a tabelas, calculadoras ou computadores para calcular a mesma.
A distribuição normal tem uma média e um desvio padrão associado sendo os seus valores tabelados no caso de uma distribuição com média 0 e desvio padrão 1.
Pode-se conhecer o valor do Z e querer-se determinar o valor da probabilidade acumulada até ao ponto ou pode-se saber o valor da probabilidade que se pretende e querer obter o valor do Z.
A tabela de distribuição normal só apresenta valores de Z positivos e a probabilidade acumulada para Z=0 é de 0,5.
Isto acontece porque a distribuição normal é simétrica.
No caso de valores acima de 3,9 considera-se que o valor é praticamente 1 pelo que não esta tabelado.

Exemplos que podes usar nos artigos:
Normal: calculadora.html?dist=normal&mu=0&sigma=1&mode=leq&x=1.96
t-Student intervalo: calculadora.html?dist=t&df=10&mode=between&a=-2&b=2
Chi-quadrado: calculadora.html?dist=chi2&df=5&mode=leq&x=11.07
F de Fisher: https://explicacoesestatistica.com/calculadora.html?dist=f&d1=3&d2=20&mode=leq&x=3.1
Poisson: https://explicacoesestatistica.com/calculadora.html?dist=poisson&lambda=4&mode=leq&x=6
Binomial: calculadora.html?dist=binomial&n=20&p=0.3&mode=geq&x=8
Parâmetros disponíveis:
dist — normal, t, chi2, f, poisson, binomialmode — leq, geq, betweenx — valor (modos leq/geq)a, b — limites (modo between)mu, sigma, df, d1, d2, lambda, n, pauto=0 — carrega sem calcular automaticamenteEm Excel a função
Norm.dist(x; média; desvio padrão; acumulado)
devolve o valor da probabilidade acumulada da distribuição normal directamente sem ter que calcular o valor do Z antes.
Em R pode-se usar a função
pnorm(q, mean = 0, sd = 1, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
Em R até se pode criar gráficos como o do lado só com um comando.
local({
.x <- seq(-3.291, 3.291, length.out=1000)
plotDistr(.x, dnorm(.x, mean=0, sd=1), cdf=FALSE, xlab="x",
ylab="Density",
main=paste("Normal Distribution: Mean=0, Standard deviation=1"),
regions=list(c(-5, 1.13)), col=c('#00FFFF', '#BEBEBE'),
legend.pos='topright')
})

A área a azul corresponde a 87% da área debaixo da linha da distribuição normal sendo assim a probabilidade acumulada com um valor de Z de 1,13
No caso de lhe ser dado um nível de significância pretendido terá que ver se é para ambos os lados ou só para um.
No caso de ser um teste de igualdade será para ambos os lados.
Por exemplo, entre Z=-1,96 e Z=196 tem 95% da área enquanto se quiser só para um dos lados ficará que com Z menor que 1,645 tem a mesma área de 95%.
Se tiver a ver qual é a cadeira que é confortável terá que será adequadas para pessoas com mais que uma certa altura mas menos que outra.
Este tipo de teste é bilateral.
Se tiver uma porta só lhe interessa ver a partir de que altura não passam as pessoas.
As crianças por mais pequenas que sejam podem sempre passar em qualquer porta.
Este tipo de teste é unilateral.