統計とデータ分析における偏りを理解する

歪度は、一連のデータが対称分布から逸脱する量の尺度です。これは、分布の中心からのデータポイントの平均距離として定義されます。言い換えると、歪度は、分布がどの程度「歪んでいる」または「偏っている」かを測定します。歪度が高い分布は、データポイントが中心の一方の側にもう一方の側よりも広く分散していることを意味します。一方、歪度が低い分布は、データポイントが中心の周りに均等に分散していることを意味します。歪度は次の式を使用して計算されます。 : 歪度 = (平均からのすべての偏差の合計) / (分布の標準偏差) ここで、平均からのすべての偏差の合計は、各データポイントから平均を引き、これらすべての差を合計することによって計算されます。分布の偏差は、分布の分散の平方根です。

歪度は、統計やデータ分析で次のようなさまざまな方法で使用できます:

1。データセットが対称かどうかを判断します。歪度がゼロに近い場合、データセットはほぼ対称です。歪度が大きい場合、データセットは大きく歪んでいます。
2。異なるデータセットの形状を比較するため。データの種類が異なれば、歪度のレベルも異なることがよくあります。たとえば、財務データは科学データよりも偏っている可能性があります。
3。データセット内の外れ値を特定するため。分布の中心から遠く離れたデータポイントは、歪度の測定に大きな影響を与える可能性があります。
4。統計検定の前提を確認するため。多くの統計テストは、データがほぼ対称で正規分布していることを前提としています。データの歪度が高い場合、これらの仮定は有効ではない可能性があります。