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三、刻画分布形态的描述统计量
集中趋势和离散程度是数据分布的两个重要特征。为更全面的理解数据分布的特点，还应把握数据的分布形态。
数据的分布形态主要指数据分布是否对称、偏斜程度如何、分布陡缓程度等。
集中刻画分布形态的描述统计量主要有：
1、偏度系数（Skewness）
偏度是描述变量取值分布形态对称性的统计量。偏度的数学定义为
上式表明，当分布是对称分布时，正负总偏差相等，偏度值等于0；当分布是不对称分布时，正负总偏差不相等，偏度值大于0或小于0。
偏度值大于0，表示正偏差值较大，为正偏或称右偏，直方图中有一条长尾拖在右边；偏度值小于0，表示负偏差值较大，为负偏或称左偏，直方图中有一条长尾拖在左边。
偏度绝对值越大，表示数据分布形态的偏斜程度越大。
另外，SPSS还计算偏度标准误差（S.E.of Skewness）。
2、峰度系数（Kurtosis）
峰度是描述变量取值分布形态陡缓程度的统计量。峰度的数学定义为
上式表明，当数据分布与标准正态分布的陡缓程度相同时，峰度值等于0；峰度值大于0表示数据的分布比标准正态分布更陡峭，称为尖峰分布；峰度值小于0表示数据的分布比标准正态分布更平缓，称为平峰分布。
另外，SPSS还能够计算峰度标准误差（S.E.of Kurtosis）。
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