• Passo 1: Criar o conjunto de dados
• Passo 2: Calcular o coeficiente de assimetria de Pearson (utilizando a moda)
• Passo 3: Calcular o coeficiente de assimetria de Pearson (utilizando a mediana)
• Como interpretar a assimetria

Desenvolvido pelo bioestatístico Karl Pearson, Coeficiente de assimetria de Pearson é uma forma de medir a assimetria num conjunto de dados de amostra.

Na verdade, existem dois métodos que podem ser utilizados para calcular o coeficiente de assimetria de Pearson:

Método 1: Utilizar o modo

Assimetria = (Média - Moda) / Desvio-padrão da amostra

Método 2: Utilizar a mediana

Assimetria = 3(Média - Mediana) / Desvio-padrão da amostra

Em geral, o segundo método é preferível porque a moda nem sempre é uma boa indicação de onde se encontra o valor "central" de um conjunto de dados e pode haver mais do que uma moda num determinado conjunto de dados.

O exemplo passo-a-passo seguinte mostra como calcular ambas as versões do coeficiente de assimetria de Pearson para um determinado conjunto de dados no Excel.

Passo 1: Criar o conjunto de dados

Primeiro, vamos criar o seguinte conjunto de dados no Excel:

Passo 2: Calcular o coeficiente de assimetria de Pearson (utilizando a moda)

Em seguida, podemos utilizar a seguinte fórmula para calcular o Coeficiente de assimetria de Pearson utilizando a moda:

A assimetria é de 1.295 .

Passo 3: Calcular o coeficiente de assimetria de Pearson (utilizando a mediana)

Também podemos utilizar a seguinte fórmula para calcular o Coeficiente de assimetria de Pearson utilizando a mediana:

A assimetria é de 0.569 .

Como interpretar a assimetria

Interpretamos o coeficiente de assimetria de Pearson da seguinte forma:

• A valor de 0 Se criássemos um histograma para visualizar a distribuição dos valores num conjunto de dados, este seria perfeitamente simétrico.
• A valor positivo Um histograma revelaria uma "cauda" no lado direito da distribuição.
• A valor negativo indica uma inclinação negativa ou inclinação "esquerda". Um histograma revelaria uma "cauda" no lado esquerdo da distribuição.

No nosso exemplo anterior, a assimetria era positiva, o que indica que a distribuição dos valores dos dados era positivamente enviesada ou enviesada para a "direita".