负偏态（Negative Skewness）是统计学中描述数据分布不对称性的一个概念，具体表现为概率分布的左侧尾部比右侧长。在负偏态分布中，大多数数据值位于分布的平均值右侧，而少数极端值位于左侧。这意味着分布的主体集中在右侧，而高分端的数据较为分散。
平均数（Mean）小于中位数（Median），因为低分值的数据较为分散，拉低了平均数。
中位数通常大于众数（Mode），因为众数表示数据中出现次数最多的值，而在负偏态中，较多的值集中在高分端。
负偏态分布的曲线左侧尾部更长，右侧尾部相对较短。
在某些情况下，样本量太小也可能导致分布呈负偏态。
简而言之，负偏态表示数据分布偏向于较高的数值，大多数数据值集中在分布的右侧，而左侧有较多的极端低值
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本文概览：负偏态（Negative Skewness）是统计学中描述数据分布不对称性的一个概念，具体表现为概率分布的左侧尾部比右侧长。在负偏态分布中，大多数数据值位于分布的平均值右侧，而少数极端值位于左侧。这意味着分布的主体集中在右侧，而高分端的数据