测试正态性的不同方法会导致相同数据的不同输出

如何解决测试正态性的不同方法会导致相同数据的不同输出

我有来自互联网的数据集，我想对不同的列尝试不同的正常测试。我觉得很有趣，不同的正态性测试给了我不同的结果。不只是几个小数不同，而是完全不同的输出。

这是我的代码。

from pandas import read_csv
url = "https://raw.githubusercontent.com/rashida048/Datasets/master/cars.csv"
data = read_csv(url)
y_1 = 'HWY (Le/100 km)' 
y_2 = 'HWY (kWh/100 km)' 
y_3 = 'CITY (kWh/100 km)' 
y_4 = '(km)'
m = data[y_1]
m_2 = data[y_2]
m_3 = data[y_3]
m_4 = data[y_4]
l = [m,m_2,m_3,m_4]
#Kolmogorov-Smirnov test for normality
for i in l: 
    statistic,pvalue = stats.kstest(i,'norm')
    print('statistic = %.2f,p = %.1f' %(statistic,pvalue))
    if pvalue > 0.05:
        print ('Gaussian')
    else:
        print('Not Gaussian')

输出：

statistic = 0.98,p = 0.0
Not Gaussian
statistic = 1.00,p = 0.0
Not Gaussian
#normalTest (D'agostino's)

for i in l:
    statistic,pvalue = stats.normaltest(i)
    print('statistic = %.2f,p = %.5f' %(statistic,pvalue))
    if pvalue > 0.05:
        print ('Gaussian')
    else:
        print('Not Gaussian')
output:
statistic = 3.12,p = 0.21050
Gaussian
statistic = 3.28,p = 0.19423
Gaussian
statistic = 70.15,p = 0.00000
Not Gaussian
statistic = 188.31,p = 0.00000
Not Gaussian

#chi-Square
for i in l:
    statistic,pvalue = stats.chisquare(i)
    print('statistic = %.2f,pvalue))
    if pvalue > 0.05:
        print ('Gaussian')
    else:
        print('Not Gaussian')

output: 
statistic = 0.44,p = 1.00000
Gaussian
statistic = 3.73,p = 1.00000
Gaussian
statistic = 23.84,p = 0.99972
Gaussian
statistic = 4348.68,p = 0.00000
Not Gaussian

我仍在学习数据科学及其背后的一切。但我很困惑，如何用不同的价值观做出声明。只是选择一种方法并坚持下去吗？不可能吧？