Blog

4 phút đọc

8 dạng phân phối dữ liệu thường gặp trong phân tích dữ liệu thống kê

Trong phân tích dữ liệu thống kê, việc hiểu các dạng phân phối dữ liệu (data distributions) là nền tảng để lựa chọn đúng mô hình, phương pháp kiểm định và đưa ra insight chính xác. Dưới đây là 8 dạng phân phối phổ biến mà Analyst nào cũng nên nắm vững.

1. Normal Distribution (Phân phối chuẩn – hình chuông)

Phân phối đối xứng với mean ≈ median ≈ mode, đặc trưng bởi đường cong hình chuông. Xuất hiện nhiều trong tự nhiên và xã hội, ví dụ: chiều cao, cân nặng, điểm số. Đây là giả định cơ sở cho nhiều kiểm định thống kê như T-test, ANOVA.

 Nguồn ảnh: Scribbr

2. Binomial Distribution (Phân phối nhị thức)

Mô tả số lần “thành công” trong n phép thử với xác suất p. Dữ liệu có hai trạng thái: Yes/No, True/False. Ứng dụng trong A/B Testing hoặc đo lường tỷ lệ chuyển đổi.

Nguồn ảnh: r-bloggers

3. Poisson Distribution (Phân phối Poisson)

Dùng để đếm số sự kiện hiếm xảy ra trong một khoảng thời gian hoặc không gian. Ví dụ: số email nhận được mỗi giờ, số khách đến quầy giao dịch. Có mối liên hệ chặt chẽ với Exponential Distribution khi phân tích thời gian chờ.

Nguồn ảnh: Scribbr

4. Uniform Distribution (Phân phối đều)

Mọi giá trị trong một khoảng có xác suất bằng nhau. Ví dụ: tung xúc xắc, random number generator. Thường ứng dụng trong mô phỏng dữ liệu và lấy mẫu ngẫu nhiên.

Nguồn ảnh: Vietnambiz

5. Exponential Distribution (Phân phối mũ)

Mô tả thời gian chờ giữa hai sự kiện trong quá trình Poisson. Xác suất giảm dần theo thời gian. Ứng dụng trong phân tích độ tin cậy của máy móc và quản lý hàng chờ.

Nguồn ảnh: ScienceDirect

6. t-Distribution (Phân phối Student’s t)

Có dạng tương tự Normal nhưng đuôi dày hơn, dễ xuất hiện outlier. Dùng khi cỡ mẫu nhỏ hoặc chưa biết phương sai tổng thể. Đây là nền tảng cho T-test trong phân tích dữ liệu.

Nguồn ảnh: Scribbr

7. Chi-square Distribution (Phân phối Chi-bình phương)

Xuất hiện từ tổng bình phương các biến chuẩn độc lập. Được dùng nhiều trong chi-square test với dữ liệu phân loại, hoặc kiểm định độ phù hợp (goodness-of-fit test).

Nguồn ảnh: Scribbr

8. Log-normal Distribution (Phân phối log-chuẩn)

Nếu log(x) có phân phối chuẩn thì x tuân theo log-normal. Dữ liệu luôn dương, lệch phải và thường có một số giá trị rất lớn. Ứng dụng trong tài chính và phân tích thời gian hoàn thành tác vụ.

Nguồn ảnh: Statlect

Kết luận

Hiểu rõ các dạng phân phối dữ liệu là chìa khóa để phân tích dữ liệu thống kê chính xác và chọn đúng công cụ kiểm định. Đây là bước nền quan trọng để biến dữ liệu thô thành insight hữu ích cho doanh nghiệp.

Nâng cấp tư duy và sử dụng công cụ hiệu quả hơn trong phân tích dữ liệu thống kê với khóa học Business Intelligence K55 tại MDA!

📌 Đăng ký ngay: tại đây
📩 Liên hệ Zalo 0961 48 66 48 để được hỗ trợ nhanh nhất!

Chia sẻ bài viết