In der Statistik ist eine multimodale Verteilung eine Art von Verteilung, bei der es mehr als einen Höhepunkt gibt. Das bedeutet, dass es mehrere Werte gibt, die häufiger vorkommen als andere. Eine multimodale Verteilung kann in verschiedenen Bereichen auftreten, zum Beispiel in der Analyse von Testscores, in der Untersuchung von Lohnstrukturen oder bei der Betrachtung von Einkommensverteilungen.
Eine multimodale Verteilung unterscheidet sich von einer normalverteilten Verteilung, bei der es nur einen Höhepunkt gibt und die Werte symmetrisch um den Mittelwert verteilt sind. Stattdessen weist eine multimodale Verteilung mehrere Höhepunkte auf und die Werte können unsymmetrisch verteilt sein.
Ein Beispiel für eine multimodale Verteilung wäre die Verteilung von Alter bei einer Gruppe von Menschen, die aus verschiedenen Generationen stammen. In diesem Fall würde es wahrscheinlich mehrere Höhepunkte geben, die sich auf die verschiedenen Altersgruppen beziehen.
Es gibt verschiedene Gründe dafür, dass eine multimodale Verteilung auftreten kann. Einer davon ist, dass die Daten aus mehreren verschiedenen Untergruppen stammen, die sich in bestimmten Merkmalen unterscheiden. Ein anderer Grund könnte sein, dass es in den Daten mehrere verschiedene Verhaltensweisen oder Trends gibt, die nicht in einer normalverteilten Verteilung widergespiegelt werden.
Wenn eine multimodale Verteilung vorliegt, ist es wichtig, dies bei der Analyse und Interpretation der Daten zu berücksichtigen, da die Verwendung von Analysemethoden, die für normalverteilte Daten entwickelt wurden, möglicherweise nicht geeignet ist. Stattdessen müssen möglicherweise spezielle Analysemethoden verwendet werden, die für multimodale Verteilungen geeignet sind.