歪度とは？
わいど
歪度とは、データ分布の左右の非対称性を数値で表した統計指標で、分布が正規分布からどの方向にどれだけ偏っているかを示します。
歪度（わいど、英：skewness）とは、確率分布やデータの分布形状における左右の非対称性の度合いを表す統計指標です。正規分布のように左右対称な分布では歪度は0になりますが、分布が一方向に偏っている場合には0以外の値を取ります。
歪度の符号と意味は以下のとおりです。
- 歪度が正（右歪み）：分布の裾が右側に長く伸びており、平均が中央値より大きくなる傾向がある
- 歪度が負（左歪み）：分布の裾が左側に長く伸びており、平均が中央値より小さくなる傾向がある
- 歪度が0：完全な左右対称分布
歪度の計算には、データの3次モーメントを標準偏差の3乗で割る方法が一般的に使われます。ExcelではSKEW関数、PythonのSciPyやpandasでも簡単に求めることができます。
歪度が重要な場面としては、収入分布・株価収益率・品質管理データの分析などが挙げられます。特に収入分布は右裾が長い正の歪度を持つことが多く、中央値と平均値が大きくかけ離れることがあります。
歪度と合わせて尖度（kurtosis）も用いることで、分布の形状をより詳しく把握でき、正規性の確認や異常値の検出に役立てることができます。
使い方・例文
所得データの歪度を計算すると通常は正の値が出るため、「高所得層が裾を引いており、多くの人の収入は平均より低い」と解釈できます。
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