3.13: Types d’asymétrie

Types of Skewness
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Types of Skewness

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01:09 min
April 30, 2023

Overview

If the frequency distribution of a data set is more inclined towards smaller or larger values, the distribution is said to be skewed. If data values are skewed to the right, then the distribution is called positively skewed. Conversely, if the plot is skewed to the left, the distribution is called negatively skewed.

For instance, in the middle of a pandemic, the geographical distribution of vaccine coverage may be positively skewed towards populations in the global north countries. However, within any one such country, the vaccine distribution may be negatively skewed towards the percentage of the population, indicating that a significant fraction of the country’s population is vaccinated.

In the case of a skewed distribution, the mean and median also lie more decidedly towards the direction of the skew. However, by definition, the mode peaks at the distribution’s peak.

Transcript

Rappelons que dans la distribution d’un ensemble de données, si la moitié gauche du graphique n’est pas une image miroir de la moitié droite, on dit que les données sont asymétriques.

Il existe trois types d’asymétrie. Si un graphique s’étend vers le côté gauche en formant une queue plus longue sur la gauche, on dit qu’il est asymétrique négativement. Si un graphique s’étend vers le côté droit en formant une queue plus longue sur la droite, on dit qu’il est positivement asymétrique. Enfin, un graphique avec une distribution symétrique ou normale a une asymétrie nulle.

Un graphique représentant des données asymétriques négatives a généralement la moyenne et la médiane sur le côté gauche du mode.

À l’inverse, un ensemble de données asymétrique positivement a la moyenne et la médiane sur le côté droit du mode.

Par exemple, la répartition du revenu annuel entre les résidents d’une ville, un grand nombre de personnes à faible revenu, indique une asymétrie positive. Alors que la distribution des scores des élèves à un examen facile, avec moins d’élèves obtenant des scores inférieurs, montre des données négativement biaisées.

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