As medidas de achatamento (kurtosis) são utilizadas para caracterizar a forma de distribuição dos dados, indicando se ela é mais "achatada" do que a distribuição normal, platicurtica, ou menos achatada, leptocurtica. A distribuição normal é denominada mesocurtica.

O coeficiente de achatamento (K) é calculado através de uma fórmula que leva em consideração os quartis e percentis da distribuição. Se K for igual a 0,263, a distribuição será mesocurtica. Se for menor que 0,263, será platicurtica, e se for maior, será leptocurtica.

Além do coeficiente de Kurtosis, também é possível obter o coeficiente de Curtose através do quociente do momento centrado de 4ª ordem pelo quadrado da variância. Este coeficiente adimensional será menor do que três para distribuições platicurticas, maior do que três para distribuições leptocurticas e igual a três para distribuições mesocurticas.

Em resumo, as medidas de achatamento são importantes para analisar a forma como os dados estão distribuídos, indicando se eles se aproximam mais de uma distribuição normal, platicurtica ou leptocurtica. Com essas informações, é possível compreender melhor o comportamento dos dados e fazer análises estatísticas mais precisas.