עיבוד נתונים וניתוחם/עקומת התפלגות

עקומת התפלגות היא גרף בו מוצגים הערכים במקרה שלנו של מדגם.

סוגי עקומת התפלגות

סימטרית

• 
  חד שיאית - רוב הערכים נמצאים במרכז ההתפלגות. השכיח = חציון = ממוצע.
• 
  דו שיאית – החציון נמצא בנקודות הקיצון המקסימליות של העקומה. החציון = ממוצע.
• 
  התפלגות נורמלית – קיימות פרופורציות קבועות של שטח בין ממוצע ההתפלגות לבין כפולות של סטיית התקן מהממוצע. השכיח = חציון = ממוצע.

לא סימטרית

• 
  תיאור התמונה
• 
  תיאור התמונה

בעקומת התפלגות לא סימטרית השכיח נמצא באחד מקצוות העקומה. ככל שגדל המרחק בין הערכים המרכזיים הנטייה לאסימטריה גדלה.

עקומות אסימטריות חיוביות - מייצגות התפלגויות אשר רוב הערכים שבהן נמוכים עד בינוניים אך יש קבוצה קטנה של ערכים שגבוהים מאוד ביחס לשאר הערכים בהתפלגות. ממוצע > חציון > שכיח

עקומות אסימטריות שליליות - מייצגות התפלגויות שרוב הערכים שבהן בינוניים עד גבוהים אך יש קבוצה קטנה של ערכים שנמוכים מאוד ביחס לשאר הערכים בהתפלגות.

מדדים להתפלגות נורמלית

• 
  מדד אסימטרית שלילי (משמאל) וחיובי (מימין)
• 
  מדד של גבנוניות - גרף שחור מייצג מדד גבנוניות נמוך ואילו הגרף האדם מייצג מדד גבנוניות גבוה ביחס לגרף השחור

• σ - מדד לאסימטריה (Skewness) - עד כמה ההתפלגות סימטרית או לחילופין אסימטרית חיובית או שלילית. ככל שהskenwness מתקרבת לאפס התפלגות נורמלית
• μ - מדד של גבנוניות (Kurtosis) - עד כמה הגרף שטוח או תלול יותר.