KS检验是一种常用的统计方法，用于检验一个样本是否符合正态分布。正态分布是指符合正态分布曲线形状的分布，也叫高斯分布。正态分布在统计学中非常重要，因为许多自然现象都服从正态分布，例如身高、体重、智力等。因此，如果一个样本符合正态分布，就可以应用一些常用的统计方法来进行分析。

那么，如何判断一个样本是否符合正态分布呢？这就需要用到KS检验了。KS检验又称为Kolmogorov-Smirnov检验，它基于一个假设：假设样本来自于一个正态分布总体。KS检验旨在检验样本与正态分布的差异是否显著。

KS检验的原理是通过比较样本与正态分布的累积分布函数（CDF）来判断它们是否相似。如果样本的CDF与正态分布的CDF非常相似，则表明样本符合正态分布。反之，如果它们之间的差异很大，则表明样本不符合正态分布。

在进行KS检验时，需要设定一个显著性水平（通常为0.05），然后计算出样本的累积分布函数和正态分布的累积分布函数，比较它们之间的差异。如果差异小于设定的显著性水平，则认为样本符合正态分布；如果差异大于显著性水平，则认为样本不符合正态分布。

总之，KS检验是一种非常实用的方法，可用于判断一个样本是否符合正态分布。通过KS检验，我们可以更加准确地进行统计分析，从而提高研究的可靠性和精度。