Excel 中的皮尔逊偏度系数（逐步）

皮尔逊偏度系数由生物统计学家Karl Pearson开发，是一种测量样本数据集中偏度的方法。

实际上有两种方法可以用来计算皮尔逊偏度系数：

方法一：使用方式

偏度 =（平均值 – 众数）/样本标准差

方法 2：使用中位数

偏度 = 3（平均值 – 中位数）/样本标准差

一般来说，第二种方法是优选的，因为众数并不总是能够很好地指示数据集的“中心”值所在的位置，并且在给定的数据集中可能存在多个众数。

以下分步示例演示如何在 Excel 中计算给定数据集的两个版本的 Pearson 偏度系数。

第 1 步：创建数据集

首先，我们在 Excel 中创建以下数据集：

步骤2：计算皮尔逊偏度系数（使用众数）

那么我们可以使用下面的公式来计算使用众数的皮尔逊偏度系数：

偏度结果为1.295 。

步骤 3：计算皮尔逊偏度系数（使用中位数）

我们还可以使用下面的公式来计算使用中位数的皮尔逊偏度系数：

不对称性结果为0.569 。

如何解释不对称性

我们通过以下方式解释皮尔逊不对称系数：

• 值为 0表示没有不对称性。如果我们创建一个直方图来可视化数据集中值的分布，它将是完全对称的。
• 正值表示正倾斜或“右”倾斜。直方图会显示分布右侧的“尾部”。
• 负值表示负倾斜或“左”倾斜。直方图会显示分布左侧的“尾部”。

在我们之前的示例中，偏度为正，表明数据值的分布是正偏或“右”。

其他资源

查看这篇文章，了解左右偏态分布的详细解释。