案例07｜Dino 分布形狀：Skewness 與 Kurtosis

一、案例定位

原書在集中趨勢與離散程度之後加入資料分布形狀：使用 SKEW 與 KURT 判斷不對稱程度與尾部／峰度特徵。

二、學習目標

理解 skewness 正負號的意義。
理解 Excel KURT 的 0、正、負解讀。
用單一 Prompt 產生 x／y 的兩項公式。

三、案例情境

原書再次使用 Dino，要求 Copilot 計算 x、y 的 skewness 與 kurtosis，並建立 Measure | x | y 表。

四、開始資料

Measure	Excel 公式	原書解讀
Skewness	`=SKEW(A2:A100)`	0 對稱；正值右尾較長；負值左尾較長
Kurtosis	`=KURT(A2:A100)`	0 mesokurtic；>0 leptokurtic；<0 platykurtic

五、Excel／R／AI 分析方法

Prompt：Consider columns x and y in the worksheet, Dino. Calculate the skewness and kurtosis using an Excel formula, and list the instructions to build a table with the following columns: Measure, x, and y. Copilot 產生 =SKEW(Dino[x])、=SKEW(Dino[y])、=KURT(Dino[x])、=KURT(Dino[y])。

六、計算結果

原書後續統計解讀中可直接確認 Dino x 的 skewness 約 0.29，接近 0；A 檔正文沒有在本段印出 y skewness 或 x／y kurtosis 的精確值，因此本頁不補造。

七、結果分析與管理解讀

偏態／峰度是描述資料形狀的摘要，不應單獨取代圖形。即使 skewness 接近 0，Dino 的散佈圖仍有非常明顯的非隨機結構。

八、AI 提問詞

請使用 Excel SKEW 與 KURT 計算 Dino[x]、Dino[y]，並先說明每個值的方向與 0 的基準意義。不要只根據數值推斷整體圖形；請提醒我仍需查看視覺化。

九、思考／情境變動

**問題：**若 skewness = -1.2，尾巴主要往哪一側延伸？