我认为您将几个不同的概念混合在一起。您询问正态性、使用 t 检验并确定某事物是否很大。

首先，不，显示的数据不被认为接近正常，但如果您有兴趣使用 t 检验，那么这不是重要的问题。在确定是否可以使用 t 检验时，总体和样本分布不如抽样分布重要。决定抽样分布形状的因素是总体分布、样本获取方式和样本量的组合。中心极限定理的美妙之处（我的墙上有一个十字绣），它的美妙之处在于，随着样本量变大，采样分布变得更像正态分布，所以对于大样本量和一个简单的随机样本（或类似于 SRS 的样本），我们可以使用 t 检验，并且近似值会非常好。这里重要的是样本量，不是数据或标准偏差。如果您认为上面显示的数据代表总体（这需要来自您对数据背后的科学知识的了解）并且样本量为 1536，则基于正态的推断（t 检验和其他）将是非常好的近似值。

如果您的目标是确定哪些农场“大”，那么 t 检验程序不会回答该问题。这将更多地取决于数据背后的科学和感兴趣的问题，并且您将无法对这些数据使用正态或 t 分布来查看有关单个农场的决策。