Excel의 피어슨 왜도 계수(단계별)

생물통계학자 Karl Pearson 이 개발한 Pearson 왜도 계수는 샘플 데이터 세트의 왜도를 측정하는 방법입니다.

Pearson 왜도 계수를 계산하는 데 실제로 사용할 수 있는 두 가지 방법이 있습니다.

방법 1: 사용 모드

왜도 = (평균 – 모드) / 표본 표준 편차

방법 2: 중앙값 사용

왜도 = 3(평균 – 중앙값) / 표본 표준 편차

일반적으로 두 번째 방법이 선호되는 이유는 모드가 데이터 세트의 “중앙” 값이 어디에 있는지 항상 잘 나타내는 것은 아니며 주어진 세트 데이터에 둘 이상의 모드가 있을 수 있기 때문입니다.

다음 단계별 예에서는 Excel에서 지정된 데이터 세트에 대한 Pearson 왜도 계수의 두 버전을 모두 계산하는 방법을 보여줍니다.

1단계: 데이터세트 만들기

먼저 Excel에서 다음 데이터세트를 만들어 보겠습니다.

2단계: Pearson 왜도 계수 계산(모드 사용)

그런 다음 다음 공식을 사용하여 모드를 사용하여 Pearson 왜도 계수를 계산할 수 있습니다.

왜도는 1.295 로 나타났습니다.

3단계: Pearson 왜도 계수 계산(중앙값 사용)

다음 공식을 사용하여 중앙값을 사용하여 Pearson 왜도 계수를 계산할 수도 있습니다.

비대칭성은 0.569 로 나타났습니다.

비대칭을 해석하는 방법

Pearson 비대칭 계수는 다음과 같은 방식으로 해석됩니다.

• 값이 0이면 비대칭이 없음을 나타냅니다. 데이터 세트의 값 분포를 시각화하기 위해 히스토그램을 만들었다면 완벽하게 대칭이 될 것입니다.
• 양수 값은 양수 기울기 또는 “오른쪽” 기울기를 나타냅니다. 히스토그램은 분포의 오른쪽에 “꼬리”를 나타냅니다.
• 음수 값은 음수 기울기 또는 “왼쪽” 기울기를 나타냅니다. 히스토그램은 분포의 왼쪽에 “꼬리”를 나타냅니다.

이전 예에서 왜도는 양수였으며, 이는 데이터 값의 분포가 양수로 치우쳐 있거나 “오른쪽”임을 나타냅니다.

추가 리소스

왼쪽 및 오른쪽으로 치우친 분포에 대한 자세한 설명은 이 기사를 확인하세요.