偏态程度是指数据分布的偏斜程度，可以用偏度（skewness）来度量。偏度的值为0时，表示数据分布是对称的；大于0时，表示数据分布右偏，即数据集中在左侧，长尾在右侧；小于0时，表示数据分布左偏，即数据集中在右侧，长尾在左侧。

通常认为，当偏度的绝对值大于1时，数据分布就是明显的偏态分布。当偏度的绝对值在0.5到1之间时，数据分布是中等程度的偏态分布；当偏度的绝对值小于0.5时，数据分布是近似对称的分布。

需要注意的是，偏度只能用来描述数据分布的偏斜程度，不能说明数据的具体分布形态。例如，一些正态分布的样本也可能具有一定的偏度，因此在使用偏度来描述数据分布时，需要综合考虑其他指标来确定数据分布的形态。

具体计算偏度的公式如下：

其中，Xi表示第 i个数据点，x（上划线） 表示所有数据点的平均值，n表示数据点的个数。

如果偏度的值大于0，表示数据分布右偏；小于0，表示数据分布左偏；等于0，表示数据分布对称。通常认为，当偏度的绝对值大于1时，数据分布就是明显的偏态分布。

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