V praxi se často setkáváme s daty, která se odchylují od
normálního rozdělení. Aby bylo možné tato data správně
zhodnotit, je třeba použít vhodné rozdělení, které bude lépe
reflektovat skutečnost. Tato práce se zaměří na rozdělení
příbuzná tomu normálnímu, která v sobě zahrnují zešikmení, a
jejich využití při analýze laboratorních dat. Ta jsou mnohdy
omezena měřitelnými limity laboratorního vybavení a vyvstane
tak problém, jak odhadnout parametry rozdělení, pokud nás
zajímá celá populace, ne jen změřitelná podmnožina. V této
práci jsou pomocí simulačních studií srovnány čtyři metody:
ignorování, nahrazení násobkem limitu, použití uříznuté
varianty rozdělení  použití rozdělení s cenzorovanými
pozorováními. Na základě výsledků simulačních studií jsou
zformulována doporučení, které z metod jsou vhodné a které
nevhodné. Pro snazší použití v praxi byl vytvořen balíček
nlimited pro R, pomocí nějž lze odhadnout parametry normálního,
uříznutého normálního a zešikmeného normálního rozdělení v
situaci, kdy máme data s pozorováními mimo měřitelné limity.