歪度
図A
図B
対称な（歪みのない）分布
データが対称的になるほど、歪度の値は0に近づきます。図Aは、定義上、正規分布データは比較的小さい歪度を示すことを表しています。ここに示した正規分布データのヒストグラムの中央に直線を引くと、鏡に映したように両側が同じ形であることが簡単に分かります。ただし、歪みがないことだけで正規性を意味するわけではありません。図Bは、両側がやはり鏡に映したような形になっていますが、データは正規分布とは大きく異なる分布であることを表しています。
正に（右に）歪んでいる分布
正に歪んでいるデータ、または右に歪んでいるデータと呼ばれる理由は、分布の「裾」が右側に向かっており、歪度の値が0よりも大きくなる（正になる）からです。多くの場合、給与データはこのように歪みます。企業内の従業員の多くは給与が比較的低く、一方で、ごく少数の人たちの給与が非常に高いためです。
負に（左に）歪んでいる分布
左に歪んでいる、または負に歪んでいるデータと呼ばれる理由は、分布の「裾」が左側に向かっており、歪度の値が負になるからです。故障率のデータの多くは、左側に歪みます。電球を考えてみてください。すぐに焼き切れてしまう電球はごく少数で、大多数は非常に長持ちします。
尖度
ベースライン：尖度の値が0
正規分布に完全に従うデータの尖度値は0です。正規分布のデータは尖度のベースラインになります。0から大きく離れたサンプル尖度は、データが正規分布になっていないことを示す場合があります。
尖度の値が正
尖度の値が正の分布は、その分布に正規分布と比べて重い裾があることを示します。たとえば、t分布に従うデータは正の値の尖度を持ちます。実線は正規分布を示し、点線は尖度の値が正の分布を示しています。
尖度の値が負
尖度の値が負の分布は、その分布に正規分布と比べて軽い裾があることを示します。たとえば、最初の形状パラメータと2番目の形状パラメータが2であるベータ分布に従うデータの尖度は負の値になります。実線は正規分布を示し、点線は尖度の値が負の分布を示しています。
