엑셀에서 피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness) 구하기

생물통계학자 Karl Pearson에 의해 고안된 통계지표가 피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness)다.

피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness)는 왜도(Skewness)를 측정하는데 용이하다.

 

 

피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness)를 구하는 두 가지 방법이 아래에 있다.

 

방법 1: 최빈수(mode) 이용하기

왜도(skewnesss) = (평균 - 최빈수)/표본 표준편차

 

방법 2: 중앙값(median) 이용하기

왜도(skewnesss) = 3*(평균 - 중앙값)/표본 표준편차

 

방법 1보다 방법 2가 더 많이 사용된다. 최빈수(mode)는 데이터에 중앙(the center of data)을 제대로 나타내지 못하거나, 때때로 값이 하나 이상인 경우가 존재하기 때문이다. 

 

피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness) 구하여 보자.

1단계: 데이터 구축

 

2단계: 피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness) 구하기

왜도(sknewss)는 1.2949다.

3단계: 피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness) 구하기 2 [중앙값(median)]

왜도(sknewss)는 0.5685다.

해석하기

피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness)는 아래와 같이 해석한다.

 

피어슨 비대칭계수(Pearson's Coefficient of Skewness)

• 0일 경우: 왜도(skewness)가 0 임을 의미한다. 통계 데이터로 히스토그램을 완벽한 좌우대칭
• 양(+)의 값일 경우: 양의 치우침 또는 오른쪽으로 치우침, 오른쪽 꼬리가 더 크다.
• 음(-)의 값일 경우: 음의 치우침 또는 왼쪽으로 치우침, 왼쪽 꼬리가 더 크다.