偏態是什麼意思

在統計學中，偏態（Skewness）是指數據分佈的不對稱性。一個數據集可能呈現左偏（負偏態）或右偏（正偏態）。

左偏（負偏態）：當數據集的峰值向左傾斜（即向最小值的方向傾斜），長尾向右延伸時，這個數據集被稱為左偏或負偏態。這種情況下，數據集的眾數（Mode）小於中數（Median），並且中數小於平均數（Mean）。這種分佈通常在自然界中較為常見，因為它們通常包含一些極端值，這些極端值拉長了數據的尾部。

右偏（正偏態）：當數據集的峰值向右傾斜（即向最大值的方向傾斜），長尾向左延伸時，這個數據集被稱為右偏或正偏態。這種情況下，數據集的眾數小於中數，並且中數大於平均數。這種分佈在某些人為數據中較為常見，例如收入分佈。

在統計學中，通常使用偏態係數（Skewness Coefficient）來量化偏態的程度。偏態係數可以是一個正數（表示正偏態）、一個負數（表示負偏態）或接近於零（表示數據接近對稱分佈）。偏態係數的絕對值越大，表示偏態越嚴重。

偏態在數據分析中是一個重要的概念，它有助於我們理解數據的特性，並選擇適當的統計方法來進行進一步的分析。例如，如果數據是右偏的，那麼在計算平均數時，極端值會對結果產生更大的影響，這可能會導致對數據集整體情況的誤解。在這種情況下，使用中數或分位數（Quantile）可能更為合適。