Untuk menghitung koefisien kemiringan (skewness), kita perlu menghitung nilai rata-rata, standar deviasi, dan koefisien skewness. Berikut adalah langkah-langkah perhitungannya:

• Hitung rata-rata (mean) dari data: Mean = (4 + 8 + 8 + 18 + 12) / 5 = 10
• Hitung standar deviasi (standard deviation) dari data: Variance = [(4 - 10)^2 + (8 - 10)^2 + (8 - 10)^2 + (18 - 10)^2 + (12 - 10)^2] / 5 = 40
• Standard deviation = √(Variance) = √(40) ≈ 6.325
• Hitung koefisien skewness (skewness coefficient) dari data: Skewness = [(4 - 10)^3 + (8 - 10)^3 + (8 - 10)^3 + (18 - 10)^3 + (12 - 10)^3] / (5 x 6.325^3) = -0.081

Dari hasil perhitungan di atas, nilai koefisien kemiringan (skewness) dari data adalah -0.081. Karena nilai koefisien kemiringan (skewness) adalah negatif, maka kurva yang terbentuk adalah kurva negatif (left-skewed).

Pembahasan:

Ukuran kemiringan adalah ukuran yang  menyatakan sebuah model distribusi yang mempunyai  kemiringan tertentu.

Menurut Pearson, dari hasil koefisien kemitingan, ada tiga criteria untuk mengetahui model distribusi  dari sekumpulan data (baik data berkelompok maupun data  tidak berkelompok), yaitu :

• Jika koefisien kemiringan < 0, maka bentuk distribusinya  negatif
• Jika koefisien kemiringan = 0, maka bentuk distribusinya  simetrik
• Jika koefisien kemiringan > 0, maka bentuk distribusinya  positif

Kurva leftokurtik (lancip), kurva platikurtik (tumpul) adalah kurva yang betuknya mendatar dan nilai- nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya. Kurva platikurtik adalah kurva yang betuknya mendatar dan nilai- nilai datanya tersebar secara merata sampai jauh dari rata-ratanya

Pelajari Lebih lanjut

Pelajari lebih lanjut materi tentang pearson coefficient of skewness for a distribution https://brainly.in/question/6821919

#BelajarBersamaBrainly#SPJ1