Cara menghitung skewness & kurtosis di google sheets
Dalam statistik, skewness dan kurtosis adalah dua cara untuk mengukur bentuk suatu distribusi.
Skewness adalah ukuran kemiringan suatu distribusi. Nilai ini bisa positif atau negatif.
- Kemiringan negatif menunjukkan bahwa ekornya berada di sisi kiri distribusi, yang mengarah ke nilai yang lebih negatif.
- Kemiringan positif menunjukkan bahwa ekornya berada di sisi kanan distribusi, yang mengarah ke nilai yang lebih positif.
- Nilai nol menunjukkan tidak adanya asimetri dalam distribusi, artinya distribusi tersebut simetris sempurna.
Kurtosis merupakan ukuran apakah suatu distribusi tergolong berat atau ringan dibandingkan dengan distribusi normal .
- Kurtosis berdistribusi normal adalah 3.
- Jika suatu distribusi mempunyai kurtosis kurang dari 3, maka dikatakan playkurtic , artinya distribusi tersebut cenderung menghasilkan outlier yang lebih sedikit dan tidak ekstrim dibandingkan distribusi normal.
- Jika suatu distribusi mempunyai kurtosis lebih besar dari 3 maka dikatakan leptokurtik , artinya cenderung menghasilkan lebih banyak outlier dibandingkan distribusi normal.
Tutorial ini menjelaskan cara menghitung skewness dan kurtosis untuk kumpulan data tertentu di Google Spreadsheet.
Contoh: Kemiringan dan Perataan di Google Spreadsheet
Misalkan kita memiliki kumpulan data berikut:
Untuk menghitung skewness dan kurtosis dataset ini, kita dapat menggunakan fungsi SKEW() dan KURT() dengan sintaks berikut:
- SKEW (Tabel Nilai)
- KURT (Tabel nilai)
Penting untuk dicatat bahwa fungsi mana pun akan mengembalikan kesalahan #DIV/0! dalam dua skenario berikut:
- Jika ada kurang dari tiga titik data.
- Jika simpangan baku sampel adalah nol.
Gambar di bawah menunjukkan cara menggunakan fungsi-fungsi ini untuk kumpulan data khusus kami:
Skewnessnya ternyata -0.18490 dan kurtosisnya jadi 0.34624 .
Sumber Tambahan: Kalkulator Skewness dan Kurtosis
Anda juga dapat menghitung kemiringan untuk kumpulan data tertentu menggunakan Kalkulator Skewness dan Kurtosis Statistik , yang secara otomatis menghitung kemiringan dan kurtosis untuk kumpulan data tertentu.