2024年3月16日发(作者：)
数据分析知识：数据分析中的偏度检验方法
数据分析中的偏度检验方法
偏度是描述数据分布对称性的统计学概念，是统计学中的一个常
见的指标。数据分析中，我们需要对数据的偏度进行检验，以了解数
据分布的性质。因此，本文将介绍数据分析中的偏度检验方法。
一、什么是偏度？
偏度是描述数据分布偏斜程度的统计学指标，用来表示数据的对
称性和非对称性。偏度的值越接近0，则表示数据分布越趋近于正态分
布，当偏度值为正时，表示数据分布是右偏的；当偏度值为负时，表
示数据分布是左偏的。
二、偏度检验
在数据分析中，我们需要对数据的偏度进行检验，以获得数据分
布的基本特征。常见的偏度检验方法有：Shapiro-Wilk检验、
Kolmogorov-Smirnov检验、Anderson-Darling检验、Jarque-Bera检
验等。
1. Shapiro-Wilk检验
Shapiro-Wilk检验是用来检验数据是否符合正态分布的方法，当
数据不符合正态分布时，偏度值会发生变化。
Shapiro-Wilk检验的原假设为数据符合正态分布，备择假设为数
据不符合正态分布。当p值小于0.05时，拒绝原假设，认为数据不符
合正态分布。
2. Kolmogorov-Smirnov检验
Kolmogorov-Smirnov检验是用来检验数据是否符合指定的分布，
包括正态分布、指数分布等。当数据符合指定分布时，偏度值符合标
准值；当数据不符合指定分布时，偏度值会发生变化。
Kolmogorov-Smirnov检验的原假设为数据符合指定分布，备择假
设为数据不符合指定分布。当p值小于0.05时，拒绝原假设，认为数
据不符合指定分布。
3. Anderson-Darling检验
Anderson-Darling检验是用来检验数据是否符合指定分布，包括
正态分布、指数分布等。该方法的优势在于在样本量较小的情况下对
分布进行更准确的检验。
Anderson-Darling检验的原假设为数据符合指定分布，备择假设
为数据不符合指定分布。当p值小于0.05时，拒绝原假设，认为数据
不符合指定分布。
4. Jarque-Bera检验
Jarque-Bera检验是用来检验数据是否符合正态分布的方法。该方
法可以同时检验偏度和峰度，因此可以检验数据是否符合正态分布的
全部假设。
Jarque-Bera检验的原假设为数据符合正态分布，备择假设为数据
不符合正态分布。当p值小于0.05时，拒绝原假设，认为数据不符合
正态分布。
三、结论
数据分析中，偏度是描述数据分布性质的指标，用来表示数据分
布的对称性和非对称性。偏度检验是用来检验数据是否符合指定分布
的方法。常见的偏度检验方法有Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-
Smirnov检验、Anderson-Darling检验、Jarque-Bera检验等。在偏度
检验中，通常采用统计推断的方式，对原假设和备择假设进行检验，
以获得数据分布性质的相关信息。
四、参考文献
1. Wu, X. (2018). Practical statistics for data
scientists: 50 essential concepts. O'Reilly Media, Inc.
2. Hogg, R.V. and Tanis, E.A., Probability and
Statistical Inference, 9th ed. Pearson Education, 2017.
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