![[통계 기법] 왜도 (Skewness) [통계 기법] 왜도 (Skewness)](https://mblogthumb-phinf.pstatic.net/MjAyMzA5MjFfMjc4/MDAxNjk1Mjg5MjEzNzU2.jqm3p-imufOL94-1_dBOcfXD_lf8D5uumQt1UI3gtZkg.4HvXibFD5rEnfrNa4ccTgsd_3i-4jErVGcr54eMSDnAg.PNG.saegot/01_Title.png?type=w2)
왜도에 따른 분포 곡선 Skewness는 데이터 분포의 형태를 나타내는 지표 중 하나이다. 데이터 분포의 치우친 정도를 하나의 값으로 나타내며 한글로는 왜도 / 비대칭도 / 편포도로 불린다.
왜도 < 0 데이터가 오른쪽으로 치우칠 경우 왜도는 음수 값이다. 음수의 왜도를 가진 데이터는 위와 같이 우측이 빈도가 많은 분포를 나타나며 최빈수 > 중앙값 > 평균값이 된다.
위 데이터가 나타내는 값이 한 학교의 언어영역 모의고사 성적이라고 가정하자. 우수한 성적을 가진 학생이 많지만, 하위 성적들의 학생들이 이 학교의 평균값을 깎아먹게 된다.
왜도 = 0 데이터가 좌우 대칭인 정규분포를 이룬다면 왜도 값은 0이다. 왜도가 0에 가까운 데이터는 위와 같이 중앙이 빈도가 많은 분포를 나타나며 왜도가 0이라면 최빈수 = 중앙값 = 평균값이 된다.
왜도 > 0 데이터가 왼쪽으로 치우칠 경우 왜도는 양수 값이다. 양수의 왜도를 가진 데이터는 위와 같이 좌측이 빈도가 많은 분포를 나타나며 최빈수 < ...
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