In der Psychologie bezieht sich die Schiefe (oder Skewness) auf die asymmetrische Verteilung von Daten. Sie gibt an, ob die Verteilung einer Variablen nach links oder rechts geneigt ist. Eine positive Schiefe bedeutet, dass der Schwanz der Verteilung nach rechts zeigt (d.h. es gibt einige hohe Werte), während eine negative Schiefe anzeigt, dass der Schwanz nach links zeigt (d.h. es gibt einige niedrige Werte). Die Schiefe kann mathematisch berechnet werden mit der Formel: \[ \text{Schiefe} = \frac{n}{(n-1)(n-2)} \sum \left( \frac{x_i - \bar{x}}{s} \right)^3 \] Dabei ist: - \( n \) die Anzahl der Datenpunkte, - \( x_i \) die einzelnen Werte, - \( \bar{x} \) der Mittelwert der Daten, - \( s \) die Standardabweichung der Daten. Ein Wert von 0 zeigt eine symmetrische Verteilung an, während Werte größer oder kleiner als 0 auf eine positive oder negative Schiefe hinweisen. In der psychologischen Forschung ist die Schiefe wichtig, um die Verteilung von Testergebnissen oder anderen Messungen zu verstehen und zu interpretieren.