Thep Excel
SKEW.Pคำนวณความเบ้ของประชากร (Population Skewness)
SKEW.P ใช้คำนวณค่าความเบ้ของการแจกแจงข้อมูลทั้งหมด (ประชากร) ต่างจาก SKEW ที่คำนวณจากข้อมูลตัวอย่าง
Syntax & Arguments
| อาร์กิวเมนต์ | ชนิด | คำอธิบาย |
|---|---|---|
| number1 | Number/Range | ตัวเลข หรือช่วงที่มีตัวเลข หรือชื่อที่อ้างถึงตัวเลข (ข้อมูลประชากร) |
| [number2]ไม่บังคับ | Number/Range | ตัวเลขหรือช่วงเพิ่มเติม (สามารถใส่ได้สูงสุด 254 อาร์กิวเมนต์) |
[ ] = อาร์กิวเมนต์ที่ไม่บังคับ
Additional Notes
SKEW.P คำนวณค่าความเบ้ (Skewness) ของประชากร ซึ่งแสดงให้เห็นว่าการแจกแจงข้อมูลเบ้ไปทางไหน คือ ความไม่สมมาตร (Asymmetry) ของข้อมูลรอบค่าเฉลี่ย
ค่าบวก = เบ้ขวา (Right Skew) ส่วนใหญ่ข้อมูลอยู่ทางซ้าย
ค่าลบ = เบ้ซ้าย (Left Skew) ส่วนใหญ่ข้อมูลอยู่ทางขวา
ค่า 0 = สมมาตร (Symmetric) ข้อมูลกระจายสมดุล
ที่สำคัญคือ SKEW.P ใช้กับข้อมูล ‘ประชากร’ ทั้งหมด ส่วน SKEW ใช้กับข้อมูล ‘ตัวอย่าง’ (Sample) ถ้ามีข้อมูลทั้งหมด ให้ใช้ SKEW.P เพราะจะแม่นยำกว่า
Examples
ตัวอย่างที่ 1: คำนวณความเบ้ของข้อมูลทั้งหมดSKEW.P(A2:A10)
สมมติ A2:A10 มีค่า: 2, 4, 6, 8, 10, 3, 5, 7, 9
SKEW.P คำนวณความเบ้ของประชากร ได้ค่าลบแสดงเบ้ซ้าย (Left Skew) ข้อมูลส่วนใหญ่อยู่ทางขวา
ตัวอย่างที่ 2: เปรียบเทียบ SKEW.P vs SKEWSKEW.P(A2:A10) = -0.467 SKEW(A2:A10) = -0.55
ใช้ข้อมูลชุดเดียวกัน SKEW.P (ประชากร) ให้ค่าแตกต่างจาก SKEW (ตัวอย่าง) เพราะ SKEW มีการปรับแก้ Degree of Freedom
ถ้ามีข้อมูลทั้งหมด ใช้ SKEW.P เพราะแม่นยำกว่า
ตัวอย่างที่ 3: ข้อมูลการขาย (เบ้ขวา)SKEW.P(B2:B12)
สมมติ B2:B12 เป็นยอดขายประจำเดือน: 100, 120, 115, 200, 300, 110, 130, 140, 125, 150, 160
ค่าบวก 0.82 แสดงว่าข้อมูลเบ้ขวา (Right Skew) มีค่าต่ำปกติแต่บางเดือนขายดีจึงมีค่าสูง
ตัวอย่างที่ 4: ข้อมูลสมมาตรSKEW.P(1, 2, 3, 4, 5)
ข้อมูลเสมอกันทั้งสองข้าง SKEW.P จะคืนค่า 0 (สมมาตร)
FAQs
SKEW.P และ SKEW ต่างกันอย่างไร?+
SKEW.P ใช้กับ 'ประชากร' ทั้งหมด (Population) ส่วน SKEW ใช้กับ 'ตัวอย่าง' (Sample) ถ้ามีข้อมูลทั้งหมด ใช้ SKEW.P จะแม่นยำกว่า SKEW จะให้ค่าใกล้เคียงแต่มีการปรับแก้ Degree of Freedom สำหรับการประมาณค่า
ค่าความเบ้มีค่าเท่าไหร่ถือว่าปกติ?+
โดยทั่วไป ค่าระหว่าง -0.5 ถึง 0.5 ถือว่าข้อมูลค่อนข้างสมมาตร ค่า -1 ถึง -0.5 หรือ 0.5 ถึง 1 ถือว่าเบ้ปานกลาง ค่าน้อยกว่า -1 หรือมากกว่า 1 ถือว่าเบ้มาก
ใช้กับ Excel เวอร์ชันไหนได้?+
SKEW.P ใช้ได้ใน Excel 2013 ขึ้นไป และ Excel 365
ถ้าข้อมูลมีตัวเลขต่างไปจากปกติจะเกิดอะไร?+
ค่า Outlier (ข้อมูลผิดปกติ) จะส่งผลต่อค่าความเบ้ SKEW.P อาจให้ค่าที่สูงมาก ควรตรวจสอบข้อมูลหรือพิจารณาลบข้อมูลผิดปกติออก
SKEW.P ใช้ทำไมในการวิเคราะห์ข้อมูล?+
ใช้เพื่อเข้าใจรูปแบบการแจกแจงข้อมูล ถ้าข้อมูลไม่สมมาตร อาจมีปัญหาทางสถิติ ต้องพิจารณาการแปลงข้อมูล (Data Transformation) หรือใช้วิธีทางสถิติเชิงพารามิเตอร์
Resources & Related
ฟังก์ชันที่ผู้เขียนโยงไว้กับ SKEW.P จัดกลุ่มตามหมวด · ชี้ที่ชื่อใดชื่อหนึ่ง แล้วฟังก์ชันที่ใช้คู่กันจะมีจุดทอง
AVERAGE คืนค่าเฉลี่ยของกลุ่มตัวเลขที่ระบุ โดยจะนับเฉพาะเซลล์ที่มีตัวเลขและค่า 0 เท่านั้น ส่วนเซลล์ว่างหรือข้อความจะถูกข้ามไป ไม่นำมาเป็นตัวหาร ซึ่งหลายคนมักพลาดความแตกต่างระหว่าง 0 กับเซลล์ว่าง ตรงนี้สำคัญมากครับ เพราะมันทำให้ค่าเฉลี่ยที่ได้ต่างกันเลย
KURT ใช้คำนวณค่าความโด่ง (Kurtosis) ของชุดข้อมูล เพื่อบอกว่าข้อมูลมีความสูง (peaked) หรือความแบน (flat) เมื่อเทียบกับการแจกแจงปกติ
MEDIAN คืนค่าที่อยู่ตำแหน่งตรงกลางของชุดข้อมูลที่เรียงลำดับแล้ว หากมีจำนวนข้อมูลเป็นเลขคี่ จะได้ค่าตรงกลางพอดี แต่ถ้าเป็นเลขคู่ จะนำ 2 ค่าตรงกลางมาหาค่าเฉลี่ย เหมาะสำหรับหาค่ากลางของข้อมูลที่มีค่าสุดโต่ง (Outliers) ปะปนอยู่ (เช่น เงินเดือน หรือราคาบ้าน)
SKEW คำนวณค่าความเบ้ (Skewness) ของข้อมูล ซึ่งบอกว่าการแจกแจงเบ้ไปทางไหน ค่าบวก = เบ้ขวา ค่าลบ = เบ้ซ้าย ค่าศูนย์ = สมมาตร
STDEV.P คำนวณส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของข้อมูลประชากรทั้งหมด (Population Standard Deviation)
ยังไม่มีบทความที่เกี่ยวข้องกับฟังก์ชันนี้
Comments
อีเมลของคุณจะไม่ถูกเผยแพร่