SKEW.P Excel : Calcul de l'Asymétrie d'une Population

SKEW.P Excel : Calcul de l'Asymétrie d'une Population

Introduction

La fonction SKEW.P d'Excel est un outil statistique puissant qui permet de mesurer l'asymétrie d'une distribution de données basée sur une population entière. L'asymétrie, ou skewness en anglais, indique le degré d'asymétrie d'une distribution autour de sa moyenne. Une distribution symétrique a une asymétrie de 0. Une asymétrie positive indique une queue plus longue à droite de la moyenne, tandis qu'une asymétrie négative indique une queue plus longue à gauche.

Syntaxe

La syntaxe de la fonction SKEW.P est la suivante :

=SKEW.P(nombre1, [nombre2], ...)

• nombre1, nombre2, ... : Arguments numériques représentant la population dont vous souhaitez calculer l'asymétrie. Vous devez fournir au moins un argument, mais vous pouvez inclure jusqu'à 254 arguments numériques.

Fonctionnement

La fonction SKEW.P calcule l'asymétrie en utilisant la formule suivante :

Skewness = [n / ((n - 1) * (n - 2))] * Σ[(xi - moyenne)^3 / écart_type^3]

Où :

• n est le nombre d'échantillons.
• xi est la i-ème valeur de l'échantillon.
• moyenne est la moyenne de l'échantillon.
• écart_type est l'écart type de l'échantillon.

La fonction SKEW.P ignore les cellules vides et les valeurs non numériques.

Cas d'utilisation

• Finance : Analyser la distribution des rendements d'un portefeuille d'investissement pour évaluer le risque. Une asymétrie positive peut indiquer un potentiel de gains plus élevés, mais aussi un risque de pertes plus importantes.
• Ressources Humaines : Évaluer la distribution des salaires dans une entreprise pour identifier les inégalités salariales. Une asymétrie positive peut indiquer que les salaires les plus élevés sont beaucoup plus élevés que la moyenne, tandis qu'une asymétrie négative peut indiquer le contraire.
• Marketing : Analyser la distribution des scores de satisfaction client pour identifier les points faibles et les axes d'amélioration. Une asymétrie négative peut indiquer une proportion importante de clients insatisfaits.
• Contrôle Qualité : Mesurer l'asymétrie dans les mesures d'un processus de production pour identifier des problèmes de qualité potentiels. Une asymétrie importante peut indiquer que le processus n'est pas stable.

Bonnes pratiques

• Assurez-vous que les données que vous utilisez représentent bien une population complète, et non un échantillon. Si vous utilisez un échantillon, utilisez la fonction SKEW.
• Interprétez l'asymétrie en conjonction avec d'autres mesures statistiques, telles que la moyenne, l'écart type et la médiane, pour obtenir une image complète de la distribution des données.
• Soyez conscient de l'impact des valeurs aberrantes sur l'asymétrie. Les valeurs aberrantes peuvent fausser considérablement le résultat.

Combinaisons

• SKEW.P + STDEV.P: Pour obtenir une analyse complète de la distribution, combinez le calcul de l'asymétrie avec le calcul de l'écart type.
• SKEW.P + AVERAGE: Pour analyser la relation entre la moyenne et la forme de la distribution.
• SKEW.P + MEDIAN: Comparer la moyenne et la médiane permet de mieux comprendre la direction de l'asymétrie (droite ou gauche).