Comprender la asimetría en estadística y análisis de datos

La asimetría es una medida de la cantidad en la que un conjunto de datos se desvía de una distribución simétrica. Se define como la distancia promedio de los puntos de datos desde el centro de la distribución. En otras palabras, la asimetría mide qué tan "sesgada" o "sesgada" es una distribución. Una distribución con una asimetría alta significa que los puntos de datos están más dispersos en un lado del centro que en el otro, mientras que una distribución con una asimetría baja significa que los puntos de datos están distribuidos de manera más uniforme alrededor del centro. La asimetría se calcula usando la siguiente fórmula :

Asimetría = (suma de todas las desviaciones de la media) / (desviación estándar de la distribución)

donde la suma de todas las desviaciones de la media se calcula restando la media de cada punto de datos y luego sumando todas estas diferencias, y el estándar la desviación de la distribución es la raíz cuadrada de la varianza de la distribución. La asimetría se puede utilizar de diversas formas en estadística y análisis de datos, como por ejemplo: 1. Determinar si un conjunto de datos es simétrico o no. Si la asimetría es cercana a cero, entonces el conjunto de datos es aproximadamente simétrico. Si la asimetría es grande, entonces el conjunto de datos está muy asimétrico.
2. Comparar la forma de diferentes conjuntos de datos. Los diferentes tipos de datos a menudo tienen diferentes niveles de asimetría. Por ejemplo, los datos financieros pueden estar más sesgados que los datos científicos.
3. Identificar valores atípicos en un conjunto de datos. Es probable que los puntos de datos que están lejos del centro de la distribución tengan una gran influencia en la medida de asimetría.
4. Comprobar los supuestos de las pruebas estadísticas. Muchas pruebas estadísticas suponen que los datos son aproximadamente simétricos y están distribuidos normalmente. Si la asimetría de los datos es alta, entonces estos supuestos pueden no ser válidos.