「データの分布が左右どちらかに偏っているか調べたい」「平均値だけでは見えないデータの特徴を把握したい」と思ったことはありませんか。
SKEW.P関数を使えば、母集団全体のデータに基づいて分布の歪度（わいど）を求めることができます。歪度を確認することで、データの偏りを数値で客観的に判断できるようになりますよ。
この記事では、SKEW.P関数の基本的な使い方から実務での活用例、よくあるエラーの対処法まで、具体例を交えてわかりやすく解説します。
SKEW.P関数とは？
SKEW.P関数は、母集団に基づいて分布の歪度を求めるExcelの統計関数です。
読み方は「スキュー ピー」で、SKEWは英語の「Skewness（歪度）」、Pは「Population（母集団）」を意味しています。
歪度とは
歪度とは、データの分布が平均値を中心にして左右対称かどうかを数値で示す指標です。
| 歪度の値 | 分布の特徴 | 意味 |
|---|---|---|
| 0 | 左右対称（正規分布に近い） | データが平均値の周りに均等に散らばっている |
| 正の値（0より大きい） | 右に裾が長い（右に偏り） | 平均より大きい外れ値が多い |
| 負の値（0より小さい） | 左に裾が長い（左に偏り） | 平均より小さい外れ値が多い |
たとえば、社員の年収データの歪度が正の値なら「一部の高年収者が平均を引き上げている」と判断できます。平均値だけでは見えないデータの偏りを、歪度を使えば数値で把握できるわけです。
SKEW.P関数の入力と出力
- 入力: 数値データ（セル範囲や数値の直接指定）
- 出力: 母集団に基づく歪度（小数値）
SKEW.P関数の書き方
基本構文
=SKEW.P(数値1, [数値2], ...)角括弧（[]）の中の引数は省略できます。数値は1つ以上指定する必要があります。
引数の説明
| 引数 | 必須/省略可 | 説明 |
|---|---|---|
| 数値1 | 必須 | 歪度を計算する数値、セル範囲、配列のいずれかを指定 |
| 数値2, … | 省略可 | 追加の数値やセル範囲。最大255個まで指定可能 |
引数には、数値のほか数値配列やセル参照を指定できます。
指定した範囲に文字列・論理値・空白セルが含まれている場合、それらは無視されます。ただし、数値の0が入っているセルは計算の対象になるので注意してください。
SKEW.P関数の使用例
テスト点数の歪度を求める
ここでは、10人のテストの点数データからSKEW.P関数で歪度を求める例を見てみましょう。
セルB2からB11に以下のテスト点数が入っているとします。
| セル | 点数 |
|---|---|
| B2 | 45 |
| B3 | 55 |
| B4 | 60 |
| B5 | 62 |
| B6 | 65 |
| B7 | 68 |
| B8 | 70 |
| B9 | 75 |
| B10 | 80 |
| B11 | 95 |
セルD2に次の数式を入力します。
=SKEW.P(B2:B11)結果として約 -0.193 が返されます。この値は0に近い負の数なので、「ほぼ左右対称だが、わずかに左寄りの分布」であることがわかります。つまり、低い点数の側にやや偏りがあるということです。
売上データの分布分析
営業チーム全員（母集団）の月間売上データから歪度を求め、売上の偏りを分析する例です。
セルB2からB21に20人分の売上データが入っている場合、次のように入力します。
=SKEW.P(B2:B21)結果が大きな正の値（たとえば1.5）なら、一部の営業担当者が突出して高い売上を上げていることを示しています。この場合、平均売上だけで目標を設定すると、多くのメンバーにとって高すぎる目標になってしまう可能性があります。
歪度の値をもとに、中央値ベースの目標設定に切り替えるなどの判断に活用できますよ。
AVERAGE関数やKURT関数と組み合わせる
歪度だけでなく、平均値や尖度（せんど）と合わせて確認すると、データの特徴をより正確に把握できます。
=AVERAGE(B2:B21)=KURT(B2:B21)=SKEW.P(B2:B21)AVERAGE関数の使い方はこちらで詳しく解説しています。尖度を求めるKURT関数の使い方もあわせて確認してみてください。
よくあるエラーと対処法
SKEW.P関数で発生しやすいエラーと、その原因・対処法をまとめました。
| エラー | 原因 | 対処法 |
|---|---|---|
| #DIV/0! | データが3個未満、または標準偏差が0（全データが同じ値） | データを3個以上用意する。全て同じ値になっていないか確認する |
| #VALUE! | 引数にエラー値や数値に変換できない文字列が含まれている | セル範囲内のエラー値や文字列を修正する |
| #NAME? | 関数名のスペルミス（SKEW.Pの「.」を忘れるなど） | 「SKEW.P」と正しく入力されているか確認する |
特に注意したいのが #DIV/0! エラーです。データが2個以下の場合だけでなく、すべてのデータが同じ値の場合（標準偏差が0になる場合）にも発生します。
エラー値の種類と対処法についてさらに詳しく知りたい方は、Excelのエラー値一覧と対処方法をご覧ください。
SKEW関数との違い・使い分け
SKEW.P関数とよく似た関数にSKEW関数があります。どちらも歪度を求める関数ですが、計算の前提が異なります。
| 項目 | SKEW.P | SKEW |
|---|---|---|
| 対象 | 母集団（データ全体） | 標本（データの一部） |
| 計算式の分母 | n（データ数） | n(n-1)(n-2) の補正あり |
| 使う場面 | 全データが手元にあるとき | 全体の一部（サンプル）から推定するとき |
| 対応バージョン | Excel 2013以降 | Excel 2003以降 |
使い分けのポイントは、「手元のデータが全体かどうか」です。
- クラス全員のテスト点数 → SKEW.P（母集団全体のデータ）
- アンケート回答者100人から全顧客の傾向を推定 → SKEW（標本データ）
迷ったときは、分析対象の全データが揃っているならSKEW.P、一部のサンプルから全体を推定するならSKEWを選んでください。
SKEW関数の使い方はこちらで詳しく解説しています。
まとめ
この記事では、SKEW.P関数の使い方を解説しました。ポイントをおさらいしましょう。
- SKEW.P関数は母集団全体に基づいて歪度を求める関数
- 歪度が正なら右に偏り、負なら左に偏り、0に近いほど左右対称
- データが3個以上必要で、全て同じ値だとエラーになる
- 標本データの場合はSKEW関数を使う
- AVERAGE関数やKURT関数と組み合わせると、分布の特徴をより深く把握できる
データ分析で「平均値だけでは判断しにくい」と感じたら、SKEW.P関数で分布の偏りを確認してみてください。
関数一覧
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