Po wypełnieniu ankiety lub zebraniu danych liczbowych na temat populacji wyniki należy przeanalizować, aby pomóc w wyciągnięciu wniosków. Chcesz poznać parametry, takie jak średnia odpowiedź, jak zróżnicowane były odpowiedzi i jak są rozłożone odpowiedzi. Rozkład normalny oznacza, że po wykreśleniu dane tworzą krzywą dzwonową, która jest wyśrodkowana na średniej odpowiedzi i kończy się równomiernie zarówno w kierunku dodatnim, jak i ujemnym. Jeśli dane nie są wyśrodkowane na średniej, a jeden ogon jest dłuższy od drugiego, wówczas rozkład danych jest przekrzywiony. Możesz obliczyć ilość skosu w danych za pomocą średniej, odchylenia standardowego i liczby punktów danych.
Zsumuj wszystkie wartości w zestawie danych i podziel przez liczbę punktów danych, aby uzyskać średnią lub średnią. W tym przykładzie przyjmiemy zestaw danych, który zawiera odpowiedzi z całej populacji: 2, 4, 5, 7, 8, 10, 11, 25, 26, 27, 36. Ten zestaw ma średnią 14,6.
Oblicz odchylenie standardowe zbioru danych, podnosząc do kwadratu różnicę między każdym punktem danych a średnią, zsumowanie wszystkich tych wyników, następnie podzielenie przez liczbę punktów danych, a na koniec wzięcie kwadratu korzeń. Nasz zestaw danych ma odchylenie standardowe 11,1.
Znajdź różnicę między każdym punktem danych a średnią, podziel przez odchylenie standardowe, umieść tę liczbę w sześcianie, a następnie dodaj wszystkie te liczby razem dla każdego punktu danych. To równa się 6,79.
Oblicz średnią i odchylenie standardowe z zestawu danych, który jest tylko próbką całej populacji. Użyjemy tego samego zestawu danych, co w poprzednim przykładzie ze średnią 14,6 i odchyleniem standardowym 11,1 zakładając, że te liczby są tylko próbą większej populacji.
Znajdź różnicę między każdym punktem danych a średnią, sześcian tej liczby, zsumuj każdy wynik, a następnie podziel przez sześcian odchylenia standardowego. To równa się 5,89.
Oblicz skośność próbki, mnożąc 5,89 przez liczbę punktów danych, podzieloną przez liczbę punktów danych minus 1 i ponownie podzieloną przez liczbę punktów danych minus 2. Skośność próbki dla tego przykładu wynosiłaby 0,720.