Неке дистрибуције података, као што је крива звона или нормална расподела, су симетричне. То значи да су десни и леви део дистрибуције савршене огледала једна другој. Није свака дистрибуција података симетрична. За скупове података који нису симетрични сматра се да су асиметрични. Мера колико асиметрична дистрибуција може да се назове скочност.
Средња вредност, средња вредност и начин рада су сви мере центра скупа података. Искривљеност података може се одредити на који начин су ове количине повезане једна са другом.
Скренута удесно
Подаци који су накривљени с десне стране имају дуг реп који се протеже удесно. Алтернативни начин говора о скупу података који се нагиње на десну страну је рећи да је он позитивно искривљен. У овој ситуацији, средња и главна средња вредност обе су веће од режима. Као опште правило, већину времена за податке искривљене удесно, средња вредност ће бити већа од медијане. Укратко, за скуп података искочен удесно:
- Увек: значи веће од режима
- Увек: средња вредност већа од режима
- Већину времена: средње веће од медијане
Померио се улево
Ситуација се обрће када се бавимо подацима нагнутим на левој страни. Подаци који су искошени лево имају дугачак реп који се протеже са леве стране. Алтернативни начин говора о скупу података нагнутом са леве стране је рећи да је он негативно искривљен. У овој ситуацији, средња и средња су оба мање од начина рада. Као опште правило, већину времена за податке искривљене лево, средња вредност ће бити мања од медијане. Укратко, за скуп података накошен на левој страни:
- Увек: значи мање од режима
- Увек: средња вредност мања од режима
- Већину времена: значи мање од медијане
Мере шкртости
Једна је ствар погледати два скупа података и утврдити да је један симетричан, а други асиметричан. Друга је ствар да се погледају два низа асиметричних података и кажу да је једна искривљенија од друге. Може се врло субјективно утврдити који је више скован једноставним гледањем у графикон дистрибуције. Због тога постоје начини за нумеричко израчунавање мере нагиба.
Једна мера закривљености, која се назива Пеарсонов први коефицијент накривљености, јесте одузимање средње вредности из режима, а затим подели ову разлику са стандардна девијација података. Разлог за поделу разлике је тај што имамо бездимензионалну количину. Ово објашњава зашто подаци искривљени са десне стране имају позитивну накривљеност. Ако је скуп података искривљен удесно, средња вредност је већа од режима, па одузимање начина рада од средње вредности даје позитивно број. Сличан аргумент објашњава зашто подаци искривљени са леве стране имају негативан нагиб.
Пеарсонов други коефицијент накривљености такође се користи за мерење асиметрије скупа података. За ову количину одузмемо мод од медијане, помножимо овај број са три, а затим поделимо са стандардном девијацијом.
Примене скритих података
Откривени подаци настају сасвим природно у разним ситуацијама. Приходи су искривљени удесно јер чак и само неколико појединаца који зарађују милионе долара могу у великој мери утицати на средину, а нема негативних прихода. Слично томе, подаци који укључују животни век производа, као што је марка сијалице, нагнути су на десну страну. Овде је најмањи што може бити радни век једнак нули, а дуготрајне сијалице ће дати позитивну накривљеност података.