19世纪末到20世纪初，英国统计学家K.皮尔逊研究了大量的数据，发现这些数据有时会明显偏离正态，并表现出相当大的偏斜程度。偏态系数用符号来表示。

根据统计资料的不同，偏态系数有两种计算方法：

①原始数据为未分组数据时，偏态系数的计算公式为：

(1)

式中为的算术平均值；为样本标准差。

②原始数据为分组数据时，偏态系数的计算公式为：

(2)

式中为每组数据的频数；为每个分组的组中值；为分组数。

例如：一家电脑专营店的平均月销售量为185台，标准差为21.58台，月销售量的分组数据（表1）。

根据月销售量频数分布表，可以计算样本数据偏态系数（表2）。

计算得：

(3)

偏态系数用来衡量一组数据的偏斜程度，如果这组数据的分布是对称的，则偏态系数等于0；如果偏态系数大于0，则说明数据呈右偏分布（图1）；如果偏态系数小于0，说明数据呈左偏分布（图2）。当偏态系数绝对值大于1时，称为高度偏态分布；当偏态系数绝对值处于0.5～1，称为中等偏态分布；偏态系数越接近于0，偏斜程度就越低。在上述例子中，计算得偏态系数，说明数据呈右偏分布，但偏斜程度不是很大。

图1 右偏分布

图2 左偏分布

在金融领域的研究中，往往会假设股票价格的对数收益率服从正态分布，但实际中股票或指数的对数收益率呈左偏分布。发生某些突发事件时（例如2001年的9·11恐怖袭击事件，2007年的美国次贷危机等），还会导致极大的负向收益，从而导致收益分布呈现出极长的左部厚尾。此时，运用偏态系数可以反映股票或指数的对数收益率是否呈现偏态分布。