目錄
（一）偏度
（1）定義
（2）圖示
（3）公式
（二）峰度
（1）定義
（2）圖示
（3）公式
（三）spss操作及結(jié)果
（1）spss操作及結(jié)果
（一）偏度
（1）定義
描述數(shù)據(jù)分布形態(tài)的統(tǒng)計量。
（2）圖示
正偏態(tài)（positively skewed）：偏度>0，數(shù)據(jù)左端有較多的極端值，數(shù)據(jù)均值左側(cè)的離散程度強。均值M<中位數(shù)Md<眾數(shù)Mo
負(fù)偏態(tài)（negatively skewed）：偏度<0，數(shù)據(jù)右端有較多的極端值，數(shù)據(jù)均值右側(cè)的離散程度強。均值M>中位數(shù)Md>眾數(shù)Mo
（3）公式
偏度系數(shù)（coefficient of skewness）：
偏度絕對值越大表示數(shù)據(jù)分布偏斜程度越大
當(dāng)觀測數(shù)目N>200時，這個偏度系數(shù)的統(tǒng)計量g1才可靠。
（二）峰度
（1）定義
描述總體中所有取值分布形態(tài)陡峭程度的統(tǒng)計量。
（2）圖示
峰度（kurtosis）：
峰度>0：低峰態(tài)
峰度<0：尖峰態(tài)
峰度=0：正態(tài)分布的峰度
（3）公式
峰度系數(shù)（coefficient of kurtosis）：
峰度絕對值越大，越陡峭；越小，越平緩。
當(dāng)N>1000時，g2值才比較可靠。
（三）spss操作及結(jié)果
（1）spss操作及結(jié)果
數(shù)據(jù)：
注：本次使用數(shù)據(jù)較少，結(jié)果并不可靠，參考過程即可
spss操作：
分析-描述統(tǒng)計-描述
選入變量-選項-勾選峰度和偏度
結(jié)果：
偏度=-0.848<0，-0.848/0.309=-2.74>1.96，因此不服從正態(tài)分布，且為負(fù)偏態(tài)；
峰度=1.383>0，1.383/0.608=2.27>1.96，因此不服從正態(tài)分布，且為尖峰。
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