Fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE ExcelGuide Complet 2026
La fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE (SKEW en anglais) mesure le degré d'asymétrie d'une distribution de données autour de sa moyenne. En clair, elle te dit si tes données penchent à gauche ou à droite. C'est un indicateur essentiel en statistiques, finance et analyse de risques pour comprendre si ta distribution est équilibrée ou si elle est déséquilibrée par des valeurs extrêmes.
Syntaxe de la fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE
La syntaxe est flexible : tu peux lui donner une ou plusieurs plages de données, et Excel calcule le coefficient d'asymétrie de l'ensemble.
=COEFFICIENT.ASYMETRIE(nombre1; [nombre2]; ...)Comprendre chaque paramètre de la fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE
nombre1
(obligatoire)C'est ta première valeur ou plage de données. Il peut s'agir de revenus, de notes, de temps de traitement... Bref, n'importe quelle série de valeurs numériques dont tu veux analyser la symétrie.
Conseil : La fonction nécessite au moins 3 valeurs pour fonctionner. Avec moins, Excel te retournera une erreur #DIV/0!. Pour des résultats fiables, vise au moins 30 observations.
nombre2, ...
(optionnel)Des valeurs ou plages supplémentaires, jusqu'à 255 arguments au total. C'est facultatif, mais pratique si tes données sont réparties dans plusieurs colonnes ou cellules.
Astuce : Excel ignore automatiquement les cellules vides et le texte. Seules les valeurs numériques sont prises en compte dans le calcul.
Comment interpréter le résultat ?
COEFFICIENT.ASYMETRIE te retourne un nombre qui indique dans quelle direction tes données penchent. Une distribution symétrique parfaite (comme la loi normale) a un coefficient de 0.
Coefficient ≈ 0
Distribution symétrique. Les valeurs se répartissent équitablement autour de la moyenne. C'est l'idéal pour appliquer des tests statistiques classiques.
Coefficient supérieur à 0
Asymétrie positive (queue à droite). La majorité des valeurs est concentrée à gauche, avec quelques valeurs extrêmes élevées qui tirent la moyenne vers le haut.
Coefficient inférieur à 0
Asymétrie négative (queue à gauche). La majorité des valeurs est concentrée à droite, avec quelques valeurs extrêmes basses qui tirent la moyenne vers le bas.
Règle empirique : Entre -0,5 et 0,5, ta distribution est quasi symétrique. Entre 0,5 et 1 (ou -0,5 et -1), l'asymétrie est modérée. Au-delà de ±1, l'asymétrie est forte.
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – DRH : analyser une distribution symétrique de revenus
Tu es DRH et tu veux savoir si les salaires de ton équipe sont équilibrés. Un coefficient proche de 0 indiquera une distribution équitable.
Coefficient proche de 0 : distribution équilibrée, moyenne ≈ médiane.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Revenus (k€) | Coefficient |
| 2 | 25 | =COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A8) |
| 3 | 28 | ≈ 0,02 |
| 4 | 30 | |
| 5 | 32 | Distribution |
| 6 | 34 | quasi symétrique |
| 7 | 35 | |
| 8 | 38 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A8)Avec un coefficient de 0,02, cette distribution est pratiquement symétrique. Les revenus se répartissent uniformément autour de la moyenne sans biais significatif. Pas d'inégalités flagrantes ici !
Exemple 2 – Analyste financier : détecter une asymétrie positive
Tu es analyste financier et tu analyses les revenus d'une population. Quelques très hauts salaires peuvent créer une asymétrie positive.
Coefficient positif fort : distribution tirée vers la droite par des valeurs extrêmes élevées.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Revenus (k€) | Coefficient |
| 2 | 22 | =COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A9) |
| 3 | 25 | ≈ 1,85 |
| 4 | 26 | |
| 5 | 28 | Queue à droite : |
| 6 | 30 | quelques très |
| 7 | 32 | hauts salaires |
| 8 | 55 | |
| 9 | 120 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A9)Un coefficient de 1,85 indique une forte asymétrie positive. La majorité gagne entre 22 et 32 k€, mais quelques très hauts revenus (55 k€, 120 k€) tirent la moyenne vers le haut. La médiane sera inférieure à la moyenne dans ce cas.
Exemple 3 – Enseignant : analyser des notes d'examen facile
Tu es enseignant et tu veux évaluer la difficulté de ton examen. Une asymétrie négative indique un test réussi par la majorité.
Coefficient négatif fort : concentration des notes élevées avec quelques notes faibles isolées.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Notes /20 | Coefficient |
| 2 | 8 | =COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A9) |
| 3 | 11 | ≈ -1,23 |
| 4 | 14 | |
| 5 | 16 | Queue à gauche : |
| 6 | 17 | majorité de |
| 7 | 18 | bonnes notes |
| 8 | 19 | |
| 9 | 19 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A9)Avec -1,23, cette distribution montre un examen réussi par la majorité. Les notes se concentrent entre 14 et 19, mais quelques échecs (8, 11) créent une queue gauche. La moyenne est tirée vers le bas par ces valeurs faibles.
Exemple 4 – Gestionnaire de production : analyser les temps de traitement
Tu es gestionnaire de production et tu veux comprendre pourquoi certaines commandes prennent beaucoup plus de temps que d'autres.
Forte asymétrie positive : la plupart des commandes sont rapides, mais quelques blocages créent des délais extrêmes.
| A | B | C | |
|---|---|---|---|
| 1 | Temps (min) | Analyse | |
| 2 | 12 | Coefficient | =COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A10) |
| 3 | 14 | ≈ 2,31 | |
| 4 | 15 | ||
| 5 | 16 | Processus avec | |
| 6 | 17 | blocages rares | |
| 7 | 18 | mais très longs | |
| 8 | 19 | ||
| 9 | 45 | ||
| 10 | 67 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE(A2:A10)Un coefficient de 2,31 révèle que bien que 80% des commandes soient traitées en 12-19 minutes, quelques cas problématiques (45, 67 minutes) faussent les statistiques moyennes. La médiane serait plus représentative que la moyenne pour communiquer les délais !
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Erreur #DIV/0! : pas assez de valeurs
COEFFICIENT.ASYMETRIE nécessite au moins 3 valeurs numériques pour fonctionner. Avec moins de 3 valeurs, Excel retourne #DIV/0!.
Sensibilité aux valeurs extrêmes
Le coefficient d'asymétrie est très sensible aux outliers. Une seule valeur extrême peut radicalement changer le coefficient. Avant d'interpréter, analyse toujours tes outliers séparément avec GRANDE.VALEUR et PETITE.VALEUR.
Interprétation avec petits échantillons
Avec moins de 30 valeurs, le coefficient d'asymétrie est instable et peut être trompeur. La fiabilité augmente avec la taille de l'échantillon. Pour des échantillons inférieurs à 30, complète avec d'autres statistiques (médiane, quartiles) et sois prudent dans tes conclusions.
Questions fréquentes
Quelle différence entre COEFFICIENT.ASYMETRIE et COEFFICIENT.ASYMETRIE.P ?
COEFFICIENT.ASYMETRIE calcule sur un échantillon (formule avec n-1), COEFFICIENT.ASYMETRIE.P sur la population entière. Utilise la version .P uniquement si tu as vraiment toutes les données de la population.
Comment interpréter un coefficient d'asymétrie négatif ?
Un coefficient négatif indique une asymétrie à gauche : la queue de distribution s'étend vers les valeurs faibles. La majorité des valeurs se concentre à droite de la moyenne avec quelques valeurs extrêmes basses.
Quelle est la règle d'interprétation du coefficient d'asymétrie ?
Entre -0,5 et 0,5 : distribution quasi symétrique. Entre 0,5 et 1 ou -1 et -0,5 : asymétrie modérée. Au-delà de ±1 : asymétrie forte. Ces seuils sont des guides généraux qui varient selon le contexte.
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