Jawab: Sebelum lebih lanjut membahas hubungan empirik antara mean, median, dan modus terlebih dahulu kita bahas kesimetrisan atau kemiringan kurva distribusi data berdasarkan hubungan empiris antara nilai ketiga pemusatan data tersebut.

Ukuran kemiringan atau kecondongan atau kemencengan atau juling (skewness) adalah ukuran yang menyatakan sebuah model distribusi yang mempunyai kemiringan tertentu. Apabila diketahui besarnya nilai ukuran ini maka dapat diketahui pula bagaimana model distribusinya, apakah distribusi itu simetrik atau simetris, positif, atau negatif.

1) Jika mean, median, dan modus nilainya hampir sama (berdekatan) satu sama lain atau, mean ≈ median ≈ modus maka kurva dari data tersebut akan dikatakan mendekati simetrik atau zero skewness.

Penjelasan dengan langkah-langkah:

Walaupun mean, median, modus, sama-sama merupakan ukuran pemusatan data, tetapi ternyata masing-masing dari besaran mempunyai kelebihan dan kekurangan. Adapun kelebihan dan kekurangan dari masing-masing besaran tersebut dijelaskan di bawah ini.

Kelebihan Mean: Mempertimbangkan semua nilai dalam data, mampu menggambarkan mean populasi, dan cocok untuk data homogen.

Kekurangan Mean : Peka atau mudah terpengaruh oleh nilai ekstrim dan kurang baik untuk data heterogen.

Kelebihan Median : Tidak terpengaruh oleh nilai ekstrim dan cocok untuk data heterogen

Kekurangan Median : Tidak mempertimbangkan semua nilai dankurang dapat menggambarkan mean populasi.

Kelebihan Modus :Tidak terpengaruh oleh nilai ekstrim dan cocok untuk data homogen maupun heterogen.

Kekurangan Modus : Kurang menggambarkan mean populasi karena modus bisa lebih satu.