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

Syntaxe

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

nombre1, nombre2, ... : Arguments numériques représentant la population dont vous souhaitez calculer l'asymétrie. Au moins un argument est requis, mais vous pouvez en inclure jusqu'à 254.

Utilisation dans Google Sheets

La fonction SKEW.P de Google Sheets fonctionne de manière identique à la fonction SKEW.P d'Excel. Elle calcule l'asymétrie d'une distribution basée sur une population. La syntaxe et le fonctionnement sont les mêmes. Il n'y a donc pas de différence de compatibilité majeure entre les deux plateformes. Assurez-vous que vos données sont numériques et représentent la population complète pour obtenir des résultats précis.

Cas d'utilisation

Analyse de la distribution des données financières (rendements, volatilité).

Évaluation de la distribution des données de performance des employés (ventes, productivité).

Analyse de la distribution des données d'enquête (satisfaction client, opinions politiques).

Exemples pratiques

Asymétrie des salaires dans une entreprise

Données : Cellules B2:B10 contenant les salaires des employés: 30000, 35000, 40000, 45000, 50000, 60000, 70000, 80000, 90000

=SKEW.P(B2:B10)

Calcule l'asymétrie des salaires pour déterminer si la distribution est symétrique ou asymétrique.

Résultat : 0.32 (Asymétrie positive, indiquant que les salaires les plus élevés sont plus éloignés de la moyenne que les salaires les plus bas.)

Analyse des rendements d'un portefeuille

Données : Cellules C2:C20 contenant les rendements mensuels d'un portefeuille d'investissement.

=SKEW.P(C2:C20)

Évalue l'asymétrie des rendements pour estimer le risque associé au portefeuille.

Résultat : -0.5 (Asymétrie négative, pouvant indiquer un risque de pertes plus important que le potentiel de gains.)

Asymétrie des scores de satisfaction client

Données : Cellules D2:D50 contenant les scores de satisfaction client (échelle de 1 à 10).

=SKEW.P(D2:D50)

Mesure l'asymétrie des scores pour identifier les tendances de satisfaction.

Résultat : 1.2 (Forte asymétrie positive, indiquant que la majorité des clients sont très satisfaits, mais qu'il y a quelques clients très insatisfaits.)

Conseils et astuces

Utilisez la fonction SKEW si vous travaillez avec un échantillon et non avec la population entière.

Interprétez le signe de l'asymétrie : positif (queue à droite), négatif (queue à gauche), zéro (distribution symétrique).

Combinez SKEW.P avec des graphiques (histogrammes) pour visualiser la distribution et mieux comprendre l'asymétrie.

Soyez vigilant face aux valeurs aberrantes, car elles peuvent avoir un impact significatif sur l'asymétrie.

Erreurs courantes

#DIV/0!

L'ensemble de données ne contient qu'une seule valeur ou toutes les valeurs sont identiques, ce qui entraîne une division par zéro.

Assurez-vous que votre ensemble de données contient au moins deux valeurs différentes.

#NUM!

L'ensemble de données ne contient pas assez de points de données pour calculer l'asymétrie de manière significative.

Fournissez un ensemble de données plus grand pour un calcul plus précis de l'asymétrie.