有些資料的分布並非呈現常態分布，例如國小的教師所出的平時測驗考高分的人居多，是呈現負偏態的分布。

【偏態(skewness)】:指大部份的數值落在平均數的左邊或右邊。種類有二：
1.正偏態分配(positive skewness):數值較集中在低分部分，即平均數左邊的數值較多，表示考低分的人較多，有可能試題較難或班上能力較差。
2.負偏態分配(negative skewness):其數值較集中在平均數的右邊，表示考高分的人較多，可能是試題較簡單或班上能力較強。
※依據皮爾森近似眾數原理，眾數至中數的距離比上中數至平均數的距離均為2:1，此三種數值，只要知道其中兩種就可以大致推論第三種數值。

【峰度(kurtosis)】:決定數值分布的同質性與異質性，越接近高狹峰表示越同質，越趨向低闊峰表示越異質。種類有二：
1.高狹峰(leptokurtic):次數分配的曲線較常態峰尖峻，其特質是中間的人數比常態峰多，腰部的人數比常態峰少，而兩尾端的人數比常態峰還多。
2.低闊峰(platykurtic):次數分配的曲線較常態峰平坦，但其特色是中間的人數比常態分配少，兩端的人數亦比常態分配少，只有腰身部份的人數多於常態分配。