データセットに非対称バイモーダル分布がある場合、対称分布がデータを正確にモデル化する可能性は低いです。代わりに、混合モデルや歪んだ分布など、データにより適した分布の使用を検討することをお勧めします。

混合モデルは、複数の確率分布を組み合わせて複雑なデータパターンをモデル化する確率モデルです。あなたの場合、2つのコンポーネントを備えた混合モデルを使用して、データの2つのモードをモデル化できます。混合モデルの一般的な例の1つは、ガウス混合モデル（GMM）です。これは、各コンポーネントがガウス分布に従うことを前提としています。

別のオプションは、歪んだ正規分布などの歪んだ分布を使用することです。これは、データの歪度と非対称性をキャプチャできます。歪んだ正規分布は正規分布に似ていますが、歪度の程度を制御する追加のパラメーターがあります。

どちらの場合も、データに基づいて適切なモデルを選択し、回答しようとしている研究の質問を選択することが重要です。また、データに最適なモデルを決定するために、モデルの選択と比較を実行する必要がある場合があります。
If your dataset has an asymmetric bimodal distribution, it is unlikely that a symmetric distribution will accurately model your data. Instead, you may want to consider using a distribution that is better suited to your data, such as a mixture model or a skewed distribution.

A mixture model is a probabilistic model that combines multiple probability distributions to model complex data patterns. In your case, you could use a mixture model with two components to model the two modes of your data. One popular example of a mixture model is the Gaussian Mixture Model (GMM), which assumes that each component follows a Gaussian distribution.

Another option would be to use a skewed distribution, such as the skewed normal distribution, which can capture skewness and asymmetry in the data. The skewed normal distribution is similar to the normal distribution but has an additional parameter that controls the degree of skewness.

In both cases, it is important to select the appropriate model based on your data and the research question you are trying to answer. You may also need to perform some model selection and comparison to determine the best model for your data.