はじめに
ひらちんです。
せっかく統計を勉強しているので、統計で出てくる計算をEXCELでやる時に使える関数や機能などをシリーズでお伝えします(^o^)
SKEW関数
今回は分布の偏り「歪度(わいど)」を求める関数を紹介します!
歪度とは、歪み具合を表す指標です。
※別記事でデータの集中具合を示す尖度(せんど)についても紹介しています。
データの分布に対して歪度を計算した時、歪度が0の場合は左右対称ということになります。代表的な分布では正規分布がありますね(^o^)
歪度が0より小さい(負の値)場合は、分布のピークが右側にあり裾が左側に伸びている形に、反対に歪度が0より大きい(正の値)場合は、分布のピークが左側にあり裾が右側に伸びている形になります。

=SKEW(数値1[, 数値2]……)
引数には、歪度を計算したいデータの数値を指定します。セルの範囲でOKです。
※数値は255個まで指定できます。
では、次のデータで歪度を計算してみましょう!

ここでは、B4セルからB14セルのデータの歪度を計算したいので、SKEW関数の引数にB4:B14を指定します。
D5セルに次の数式を入力します。
=SKEW(B4:B14)

Enterで確定すると

歪度が0より大きい数値になっているので、分布のピークはやや左に傾いている形になっているだろうことが分かります(^o^)
Iさんの10000円のデータが右裾を遠くに引っ張っていそうですね。
試しに、Iさんの10000円のデータを8000円に変えてみましょう。

すると、歪度は0.772193と0に近い数値になりました。
データの偏りが真ん中に近くなったということですね(^o^)
このように、歪度を計算することで、大体の部分の形が見えてきます(^o^)
SKEW関数を使わずに計算するとどうなるかを示そうと思いましたが、だいぶ難しい感じになってしまうので、今回はやめますw
以上です!
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