Viele betriebliche Daten setzen sich aus einer großen Anzahl von Zufallsereignissen zusammen. Die täglichen Kasseneinnahmen werden von der Anzahl der Kunden, den verkauften Produkten, den Einzelpreisen usw. beeinflusst. Die Anzahl der Tageskunden ist wiederum vom Wochentag, Werbemaßnahmen, dem Wetter, der Urlaubszeit, den Mitbewerbern, … abhängig.

Daher ist es nahe liegend, betrieblichen Daten eine bestimmte Wahrscheinlichkeitsverteilung zu unterstellen. Diskutiert werden im Zusammenhang mit Kasseneinnahmen beispielsweise die Normalverteilung (oder Gaußverteilung, Gauß-Kurve, Glockenkurve) oder die logarithmische Normalverteilung (Log-Normalverteilung).

Die Untersuchung der Verteilung in Form eines Histogramms oder mittels der Verteilungsübersicht sind effektive Maßnahmen, um wertvolle Aussagen über die Qualität der Daten zu erhalten. Diese werden dazu in Intervallen nach der Anzahl (Histogramm) oder in Summen (Verteilungsübersicht) zusammengefasst. Im Ergebnis sollte sich dabei in der Regel eine mehr oder weniger abgewandelte Glockenkurve bilden.

Manipulationen der Daten (Verringerung der Kasseneinnahmen, Nichtbuchung von Rechnungen) führen zu einer Deformation der Glockenkurve, die stark auffällig ist. Auch kann es zu „unerklärlichen“ Abweichungen zwischen einzelnen Jahren kommen. Ohne fundierte statistische Kenntnisse und wegen der hohen Komplexität im Zusammenwirken mit anderen Prüfungsmethoden ist es auch - im Gegensatz zum Chi-Quadrat-Anpassungstest - sehr schwierig hier hilfreich „einzugreifen“.

Die Prüfung der Verteilung mit Histogramm und Verteilungsübersicht ist aus diesen Gründen eine Methode erster Wahl!