Pochopení šikmosti ve statistice a analýze dat

Askewness je míra množství, o které se soubor dat odchyluje od symetrického rozdělení. Je definována jako průměrná vzdálenost datových bodů od středu distribuce.

Jinými slovy, šikmost měří, jak je distribuce „zkosená“ nebo „nakloněná“. Distribuce s vysokou šikmostí znamená, že datové body jsou více rozprostřeny na jedné straně středu než na druhé, zatímco rozložení s nízkou šikmostí znamená, že datové body jsou rozmístěny rovnoměrněji kolem středu. :

Askewness = (součet všech odchylek od průměru) / (směrodatná odchylka rozdělení)

kde se součet všech odchylek od průměru vypočítá odečtením průměru od každého datového bodu a poté sečtením všech těchto rozdílů a standard odchylka distribuce je druhou odmocninou rozptylu distribuce. Chcete-li určit, zda je datová sada symetrická nebo ne. Pokud se šikmost blíží nule, pak je datová sada zhruba symetrická. Pokud je šikmost velká, pak je datová sada velmi zkreslená.
2. Porovnat tvar různých datových sad. Různé typy dat mají často různé úrovně šikmosti. Například finanční údaje mohou být více zkreslené než vědecké údaje.
3. K identifikaci odlehlých hodnot v datové sadě. Datové body, které jsou daleko od středu distribuce, budou mít pravděpodobně velký vliv na míru šikmosti.
4. Prověřit předpoklady statistických testů. Mnoho statistických testů předpokládá, že data jsou zhruba symetrická a normálně rozložená. Pokud je šikmost dat vysoká, pak tyto předpoklady nemusí být platné.