在数据分析中，确保数据满足正态性假设是非常重要的，尤其是在进行参数统计测试时。当我们使用Stata进行正态性检验时，偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是两个关键指标。这两个指标帮助我们理解数据分布的对称性和尾部厚度。
📊 偏度 描述了数据分布的不对称性。正值表示右偏，即长尾巴向右延伸；负值则表示左偏。当偏度接近于零时，数据更可能呈现对称分布。
📈 峰度 则衡量了数据分布的尾部厚度。高斯分布（即正态分布）的峰度为3。如果数据的峰度大于3，表明分布具有更厚的尾部；反之，则表示尾部较薄。
当我们使用Stata进行正态性检验时，观察到的偏度和峰度数值可以帮助我们评估数据是否符合正态分布。如果这些值接近于零和3，那么我们可以更有信心地认为数据集遵循正态分布。然而，需要注意的是，单独依赖偏度和峰度可能不足以全面评估正态性。因此，结合直方图和其他图形方法进行综合分析是十分必要的。
通过细致分析偏度和峰度，我们可以更好地理解和解释数据特征，从而做出更准确的数据驱动决策。