사회복지조사론] 분포의 형태(왜 도와 첨도)
위의 그림]에서(a)는 변수값의 분포가 우측으로 기울어져 있는 경우(positiveskewness)로 최빈값을 정점으로 중앙값과 평균이 우측에 위치하게 되어 값이 높은 순서대로 평균, 중앙값, 최빈값의 순이다.
위의 그림]에서 (b)는 변수값의 분포가 좌측으로 기울어져 있는 경우(negativeskewness)로 최빈값을 정점으로 중앙값과 평균값이 좌측이 위치하게 되어 최빈값, 중앙값, 평균의 순으로 높다.

위의 그림] 과 같이 정확한 대칭 분포, 즉 정상 분 포인 경우 중앙 경향을 나타내는 세 개의 값은 정확하게 중망에 일치하게 되며, 사례 값들이 중앙에 집중되어 있고 좌우로 고루 분포되어 있다.
변수가 이러한 분포를 보일 때 중앙집중경향을 나타내는 대표 값들은 변수의 특성을 정확하게 반영하게 된다.
위의 그림]에서(a)는 변수값의 분포가 우측으로 기울어져 있는 경우(positiveskewness)로 최빈값을 정점으로 중앙값과 평균이 우측에 위치하게 되어 값이 높은 순서대로 평균, 중앙값, 최빈값의 순이다.
위의 그림]에서 (b)는 변수값의 분포가 좌측으로 기울어져 있는 경우(negativeskewness)로 최빈값을 정점으로 중앙값과 평균값이 좌측이 위치하게 되어 최빈값, 중앙값, 평균의 순으로 높다.
정규분포 곡선을 기준으로 분포의 곡선이 높고 좁다면 (집중분포), 사례값들이 중앙에 밀집하여 있어서 값의 분포가 넓지 않으므로 비교적 표준편차가 적다는 것을 의미한다.
사회복지서비스 : 한국산업인력공단, 진한 엠앤비, 2015

[hwp/pdf][사회복지조사론] 분포의 형태(왜도와 첨도)