偏态分布是描述数据分布形态的一种统计方式。在实际生活中，由于诸多因素的影响，数据往往无法形成对称分布，而是呈现出偏斜的形态。这种偏态分布有正偏态分布与负偏态分布之分。

正偏态分布指的是平均数大于众数的偏态分布。这意味着数据的分布呈现出长尾向右延伸的特征。在这样的分布中，集中趋势的代表数值是平均数，因此可以观察到均数大于中位数的现象。

相反，负偏态分布则指的是平均数小于众数的偏态分布。在这种分布中，数据分布的长尾朝向左侧延伸，导致平均数低于中位数。这样的分布意味着数据集中趋势的代表数值是中位数。

在正偏态分布的背景下，数据的分布呈现出一种“尾部”偏大的形态，意味着存在一些较高的数值，这些数值拉高了平均数。正偏态分布常见于各种现象中，例如收入水平、考试分数等。

对于负偏态分布而言，其特点则是存在一些较低的数值，这些数值导致平均数低于中位数。这种分布常见于一些领域，如股票价格下跌、负面评价等。

理解正偏态分布与负偏态分布对于数据分析和决策具有重要意义。它们帮助我们更准确地把握数据的整体趋势和分布特征，从而做出更合理的判断与预测。