Fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE.P ExcelGuide Complet 2026
La fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE.P te permet de mesurer l'asymétrie d'une distribution de données. En clair, elle te dit si tes valeurs sont équilibrées autour de la moyenne, ou si elles penchent plutôt vers le haut ou le bas. C'est un indicateur précieux pour détecter les biais dans tes données, identifier des tendances cachées, ou valider que ta distribution est bien symétrique avant d'utiliser certains tests statistiques.
Syntaxe de la fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE.P
La syntaxe de COEFFICIENT.ASYMETRIE.P est simple : tu lui donnes une ou plusieurs séries de nombres, et elle calcule le coefficient d'asymétrie pour l'ensemble de ces valeurs.
=COEFFICIENT.ASYMETRIE.P(nombre1; [nombre2]; ...)Comprendre chaque paramètre de la fonction COEFFICIENT.ASYMETRIE.P
nombre1
(obligatoire)La première série de valeurs numériques à analyser. Il peut s'agir d'une plage de cellules (comme A1:A50), de valeurs individuelles, ou d'un mélange des deux. C'est sur cette série que le coefficient d'asymétrie sera calculé.
Conseil : Plus tu as de valeurs, plus ton coefficient sera fiable. Avec moins de 30 valeurs, le résultat peut être très sensible aux valeurs extrêmes et peu représentatif de la vraie asymétrie.
nombre2
(optionnel)Des valeurs ou plages supplémentaires à inclure dans le calcul. Tu peux en ajouter autant que nécessaire (jusqu'à 255 arguments). Toutes les valeurs seront combinées pour calculer un seul coefficient d'asymétrie.
Astuce : Les cellules vides et les valeurs textuelles sont automatiquement ignorées. Seules les valeurs numériques sont prises en compte dans le calcul.
Comment interpréter le coefficient d'asymétrie ?
COEFFICIENT.ASYMETRIE.P retourne un nombre qui te renseigne sur la forme de ta distribution. Voici comment l'interpréter :
Coefficient ≈ 0
Distribution symétrique. Les valeurs sont équilibrées de part et d'autre de la moyenne.
Coefficient positif
Asymétrie à droite. La queue de la distribution s'étend vers les valeurs élevées.
Coefficient négatif
Asymétrie à gauche. La queue de la distribution s'étend vers les valeurs faibles.
Attention : Un coefficient très élevé (supérieur à 2 ou inférieur à -2) peut indiquer la présence de valeurs aberrantes qui déforment ta distribution. Vérifie toujours tes données avant d'interpréter un résultat extrême.
Exemples pratiques pas à pas
Exemple 1 – Data analyst : analyser la distribution des salaires
Tu es data analyst RH et tu veux savoir si la distribution des salaires dans ton entreprise est équilibrée, ou si elle penche vers le haut (quelques très gros salaires) ou vers le bas (beaucoup de petits salaires).
Coefficient ≈ 0 → Distribution très symétrique. Les salaires sont équilibrés autour de la moyenne.
| A | |
|---|---|
| 1 | Salaire (k€) |
| 2 | 32 |
| 3 | 35 |
| 4 | 38 |
| 5 | 34 |
| 6 | 36 |
| 7 | 33 |
| 8 | 37 |
| 9 | 35 |
| 10 | 34 |
| 11 | 36 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE.P(A2:A11)Avec un coefficient de -0,12 (très proche de 0), tu peux confirmer que les salaires sont répartis de façon symétrique. Pas de biais particulier vers le haut ou le bas.
Exemple 2 – Responsable commercial : détecter un biais dans les ventes
Tu es responsable commercial et tu analyses les montants de tes transactions. Tu suspectes que la plupart des ventes sont petites, avec quelques très grosses ventes qui tirent la moyenne vers le haut.
Coefficient positif élevé → Forte asymétrie à droite. Quelques grosses ventes déséquilibrent la distribution.
| A | |
|---|---|
| 1 | Montant (€) |
| 2 | 450 |
| 3 | 520 |
| 4 | 380 |
| 5 | 490 |
| 6 | 3200 |
| 7 | 410 |
| 8 | 2800 |
| 9 | 460 |
| 10 | 500 |
| 11 | 430 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE.P(A2:A11)Le coefficient de 2,34 confirme ton intuition : la distribution est fortement asymétrique à droite. La majorité des ventes sont regroupées vers les valeurs basses (400-500€), avec quelques grosses transactions qui créent une longue queue vers la droite.
Exemple 3 – Responsable qualité : vérifier la symétrie des mesures
Tu es responsable qualité dans une usine. Avant d'appliquer certains tests statistiques, tu dois vérifier que tes mesures de production suivent une distribution symétrique (proche d'une loi normale).
Coefficient négatif → Asymétrie à gauche. Quelques mesures basses déséquilibrent la distribution.
| A | |
|---|---|
| 1 | Diamètre (mm) |
| 2 | 12,5 |
| 3 | 9,8 |
| 4 | 10,2 |
| 5 | 10,5 |
| 6 | 9,9 |
| 7 | 10,1 |
| 8 | 8,5 |
| 9 | 10,3 |
| 10 | 10,0 |
| 11 | 9,7 |
=COEFFICIENT.ASYMETRIE.P(A2:A11)Le coefficient de -1,28 indique une asymétrie modérée à gauche. La plupart des pièces ont un diamètre autour de 10 mm, mais quelques pièces sous-dimensionnées (8,5 et 9,8 mm) créent une queue vers la gauche. Il faudra investiguer ces valeurs avant d'aller plus loin.
Les erreurs fréquentes et comment les éviter
Confondre asymétrie et écart à la moyenne
L'asymétrie ne mesure pas la dispersion des données (c'est le rôle de l'écart-type), mais leur forme. Une distribution peut avoir un écart-type très faible et être fortement asymétrique, ou l'inverse.
Utiliser COEFFICIENT.ASYMETRIE.P sur un échantillon
Si tes données sont un échantillon (et non la population complète), utilise COEFFICIENT.ASYMETRIE au lieu de COEFFICIENT.ASYMETRIE.P. La version .P sous-estime légèrement l'asymétrie quand elle est utilisée sur un échantillon.
Interpréter le coefficient sans visualiser les données
Un coefficient d'asymétrie te donne une indication numérique, mais il ne remplace pas une visualisation graphique. Crée toujours un histogramme ou un graphique pour comprendre visuellement la forme de ta distribution avant de conclure.
Conseils pratiques d'utilisation
Combine avec d'autres indicateurs :
Pour une analyse complète de ta distribution, utilise COEFFICIENT.ASYMETRIE.P avec MOYENNE, MEDIANE, ECARTYPE.P et KURTOSIS. Tu auras ainsi une vision complète de la forme et de la dispersion de tes données.
Détecte les valeurs aberrantes :
Un coefficient très élevé (supérieur à 2 ou inférieur à -2) peut signaler des valeurs extrêmes. Utilise MIN et MAX pour les identifier, puis décide si elles sont légitimes ou à corriger.
Vérifie la normalité avant certains tests :
Beaucoup de tests statistiques (comme TEST.STUDENT) supposent une distribution symétrique ou normale. Si ton coefficient d'asymétrie est loin de 0, ces tests peuvent donner des résultats biaisés.
Questions fréquentes
Quelle différence entre COEFFICIENT.ASYMETRIE.P et COEFFICIENT.ASYMETRIE ?
COEFFICIENT.ASYMETRIE.P traite tes données comme une population complète, tandis que COEFFICIENT.ASYMETRIE les considère comme un échantillon. En pratique, si tu analyses toutes tes données (pas juste un sous-ensemble), utilise .P. Si c'est un échantillon représentatif, utilise la version sans .P.
Comment interpréter le coefficient d'asymétrie ?
Un coefficient proche de 0 indique une distribution symétrique. Un coefficient positif (typiquement supérieur à 0,5) montre une asymétrie à droite avec une longue queue vers les valeurs élevées. Un coefficient négatif (inférieur à -0,5) indique une asymétrie à gauche avec une queue vers les valeurs faibles.
Combien de valeurs faut-il au minimum ?
Techniquement, il faut au moins 3 valeurs, mais pour des résultats fiables et interprétables, je te recommande au moins 30 valeurs. Avec moins, le coefficient peut être très instable et peu représentatif de la vraie forme de ta distribution.
Que faire si mon coefficient est très élevé ?
Un coefficient d'asymétrie supérieur à 2 ou inférieur à -2 indique une forte asymétrie. Cela peut révéler des valeurs extrêmes ou aberrantes dans tes données. Vérifie avec MIN, MAX ou un graphique si ces valeurs sont légitimes ou à corriger.
Cette fonction est-elle disponible dans Google Sheets ?
Oui, Google Sheets propose la fonction SKEW.P qui est l'équivalent exact de COEFFICIENT.ASYMETRIE.P. La syntaxe est identique, seul le nom de la fonction change selon la langue de ton interface.
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