통계 계산기
숫자 목록을 입력하여 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차 등 다양한 통계 지표를 계산합니다.
중심 경향성
평균
9.6522
모든 값의 평균
중앙값
9
데이터의 중간 값
최빈값
5
가장 자주 나타나는 값
산포도
범위
19
최대값 - 최소값
분산
33.9660
평균으로부터의 퍼짐 정도
표준편차
5.8280
데이터의 집중도
사분위수 범위 (IQR)
9.5000
중간 50% 데이터의 퍼짐 정도
분포 형태
왜도
0.2315
분포의 비대칭성
첨도
-1.2321
분포의 뾰족한 정도
기타 통계
최소값
1
최대값
20
합계
222
개수
23
백분위수
25번째 백분위수
5
제1사분위수
50번째 백분위수
9
중앙값
75번째 백분위수
14.5000
제3사분위수
통계 계산기에 대하여
중심 경향성 이해하기
평균 (Mean)
평균은 모든 숫자를 더한 후 숫자의 개수로 나눈 값입니다. 데이터 집합의 중심을 나타내는 가장 일반적인 척도입니다.
중앙값 (Median)
중앙값은 정렬된 숫자 목록에서 가장 가운데에 있는 값입니다. 평균보다 특이값(outlier)의 영향을 덜 받습니다.
최빈값 (Mode)
최빈값은 목록에서 가장 자주 나타나는 숫자입니다. 데이터 집합에는 최빈값이 하나, 여러 개 있을 수도 있고, 없을 수도 있습니다.
산포도 이해하기
범위 (Range)
범위는 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이로, 데이터의 퍼진 정도를 간단하게 측정합니다.
분산 (Variance)
분산은 각 숫자가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 측정합니다. 분산이 크면 숫자들이 매우 널리 퍼져 있음을 나타냅니다.
표준 편차 (Standard Deviation)
표준 편차는 분산의 제곱근입니다. 변동성이나 분산의 양을 측정하는 데 널리 사용됩니다.
사분위수 범위 (IQR)
IQR은 데이터의 중간 50%의 범위입니다. 75번째 백분위수와 25번째 백분위수의 차이로 계산되며, 특이값에 강건합니다.
분포 형태 이해하기
왜도 (Skewness)
왜도는 데이터의 비대칭성을 설명합니다. 값이 0이면 대칭 분포를, 양수 값이면 오른쪽으로 긴 꼬리를, 음수 값이면 왼쪽으로 긴 꼬리를 의미합니다.
첨도 (Kurtosis)
첨도는 분포의 '꼬리' 정도를 측정합니다. 첨도가 높다는 것은 분산의 원인이 드물게 발생하는 극단적인 편차에 더 많이 기인함을 의미합니다.