数据的统计处理和解释是现代科学研究中不可或缺的一部分，而正态分布均值和方差检验是其中的重要方法之一。GB/T 4890-1985《数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效》规定了正态分布均值和方差检验的功效分析方法，以及检验结果的判定标准，为科学研究提供了重要的参考依据。

正态分布是指在统计学中，一组数据的分布符合正态分布规律，即呈钟形曲线。正态分布具有许多重要的性质，例如均值、方差、标准差等，因此在科学研究中被广泛应用。正态分布均值和方差检验是一种常用的统计方法，用于检验样本均值和方差是否符合正态分布。

GB/T 4890-1985《数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效》规定了正态分布均值和方差检验的功效分析方法，主要包括以下几个方面：

1. 确定检验的假设：在进行正态分布均值和方差检验时，需要先确定检验的假设，即原假设和备择假设。原假设通常是指样本均值或方差符合正态分布，备择假设则是指样本均值或方差不符合正态分布。

2. 确定检验的统计量：在确定检验的假设后，需要选择合适的统计量进行检验。常用的统计量包括t检验、F检验等。

3. 计算检验的统计量：在确定检验的统计量后，需要计算出样本的统计量值，并根据统计量的分布情况计算出检验的p值。

4. 判定检验结果：根据检验的p值和显著性水平，判断检验结果是否显著。如果p值小于显著性水平，则拒绝原假设，认为样本均值或方差不符合正态分布；反之，则接受原假设，认为样本均值或方差符合正态分布。

GB/T 4890-1985《数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效》还规定了检验结果的判定标准，主要包括以下几个方面：

1. 显著性水平：显著性水平是指在进行检验时所设定的判断标准，通常取0.05或0.01。

2. 检验统计量的临界值：在进行检验时，需要根据显著性水平和自由度计算出检验统计量的临界值，用于判断检验结果是否显著。

3. 检验结果的判定：根据检验统计量的值和临界值，以及显著性水平，判断检验结果是否显著。

总之，GB/T 4890-1985《数据的统计处理和解释 正态分布均值和方差检验的功效》为正态分布均值和方差检验提供了详细的规定和标准，为科学研究提供了重要的参考依据。

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