Un test de normalitate este necesar înainte de definirea ecuațiilor. După selectarea fișierului de date care urmează să fie analizat pe ecranul AMOS Graphics, variabilele observate care trebuie incluse în analize sunt selectate din fereastra „Variabile în setul de date”. Fereastra „Variabile în setul de date” este deschisă cu opțiunea „Lista variabilelor în setul de date” și variabilele sunt transferate la ecranul de lucru din partea dreaptă prin tragere și fixare cu mouse-ul. Statistici descriptive pot fi generate făcând clic pe pictograma relevantă sau prin opțiunea „Proprietăți analiză” accesată prin meniul principal. Valorile minimului și maximului, precum și ale kurtosisului univariat și asimetriei sunt incluse în aceste statistici descriptive. Valorile distanței Mahalanobis sunt furnizate pentru a identifica valorile aberante, care sunt datele cele mai îndepărtate de centru (Byrne, 2001). În fila „Ieșire”, selectați opțiunea „Testul pentru normalitate și valori aberante”.
După această selecție, fereastra se închide. Faceți clic pe „Calculați estimări” sau pe pictograma din meniul „Analiză”. Pentru a vedea rezultatele, faceți clic pe „Text ieșire” în meniul „Vizualizare” sau pe pictograma corespunzătoare. În fereastra „Ieșire AMOS”, faceți clic pe „Evaluarea normalității” pentru a afișa rezultatele. Presupunerea de normalitate este determinată de „Coeficientul lui Mardia” în programul software AMOS. În calcul, se aplică formula p*(p+2), unde p este numărul total de variabile observate (Raykov & Marcoulides, 2008). Datele pot fi considerate multivariat normale dacă coeficientul lui Mardia este mai mic decât valoarea derivată din formulă (Khine, 2013). De exemplu, într-un model cu două variabile observate, coeficientul lui Mardia ar trebui să fie mai mic de opt (Raykov & Marcoulides, 2008). Dacă presupunerea de normalitate nu poate fi îndeplinită, identificarea valorilor aberante și excluderea lor din setul de date poate fi o modalitate alternativă de a asigura această presupunere.
