因为中心极限定理和大数定律可以让我们相信在大样本的情况下，样本越大越接近正态分布。而在小样本中，因为样本量小，更容易出现样本偏差，此时对样本的精度要求比较高，可以直接进行正态性检验，若不符合正态分布，则可以考虑用其他分布拟合或进行数据变化使之符合正态分布或直接采用非参数的统计方法。

这个问题论坛网友给出了很好的回答。引用如下：
“因为中心极限定理和大数定律可以让我们相信在大样本的情况下，样本越大越接近正态分布。而在小样本中，因为样本量小，更容易出现样本偏差，此时对样本的精度要求比较高，可以直接进行正态性检验，若不符合正态分布，则可以考虑用其他分布拟合或进行数据变化使之符合正态分布或直接采用非参数的统计方法。”

补充说明：很多教材或者专业人士对小样本情况下就说小样本精确分布是不太恰当的，样本容量小的时候，只有样本来自某确定分布的总体的时候才能确定统计量的精确分布，如果不能确定总体分布，则谈不上小样本精确分布。