如何解释统计学中的不对称性:举例


在统计学中,我们使用偏度来描述分布的对称性。

如果数据值的分布在分布的左侧有“尾部”,我们就说它是倾斜的

左偏分布

如果分布的右侧有“尾部”,则称该分布是右偏的:

右偏分布

如果分布两边对称,我们就说它没有不对称性

无偏分布

如何解释不对称性

不对称性的值范围可以从负无穷大到正无穷大。

以下是如何解释不对称值:

  • 偏度为负值表示尾部位于分布的左侧,并向更多负值延伸。
  • 偏度为正值表示尾部位于分布的右侧,并向更正的值延伸。
  • 值为零表示分布不存在不对称性,这意味着分布完全对称。

以下示例展示了如何在实践中解释不对称值。

示例 1:左偏分布

大多数人口的死亡年龄分布向左倾斜。大多数人活在70岁到80岁之间,活在这个年龄以下的人越来越少。

如果我们创建一个密度图来可视化死亡年龄值的分布,它可能如下所示:

左偏分布示例

假设我们计算该分布的偏度,发现它是-1.3225

由于该值为负数,我们将其解释为分布是左偏的,即尾部向分布的左侧延伸。

示例 2:右偏分布

美国家庭收入的分配向右倾斜,大多数家庭年收入在 30,000 美元到 70,000 美元之间,但右尾较长的家庭收入要高得多。

如果我们创建一个密度图来可视化家庭收入值的分布,它可能如下所示:

右偏分布的示例

假设我们计算该分布的偏度,发现它是2.0043

由于该值为正,我们将其解释为分布是右偏的,即尾部向分布的右侧延伸。

示例 3:无偏见

雄性的体型大致呈正态分布,没有表现出不对称性。例如,美国男性的平均身高约为 69.1 英寸。身高分布大致对称,有的矮有的高。

如果我们创建一个密度图来可视化美国男性身高的分布,它可能如下所示:

无偏分布示例

假设我们计算该分布的偏度,发现它是0.0013

由于该值接近于零,我们将其解释为分布实际上没有偏斜,这意味着分布两侧的尾部大致相等。

其他资源

以下教程提供了有关倾斜统计数据的其他信息:

正偏分布的 5 个示例
负偏分布的 5 个示例
如何在 Excel 中计算偏度
如何识别箱线图中的不对称性

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