기술 통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 통계적 기법입니다. 이는 데이터 집합의 중심 경향, 분산 정도, 그리고 전반적인 분포 형태를 이해하기 위한 기초적인 단계입니다. 기술 통계는 데이터 분석 과정에서 매우 중요한 역할을 하며, 데이터 집합에 대한 초기 이해를 돕습니다.

중심 경향의 측정

중심 경향(Central Tendency)은 데이터 집합의 중심이 어디에 위치하는지를 나타내는 척도입니다. 대표적인 중심 경향의 측정 방법으로는 평균(Mean), 중앙값(Median), 그리고 최빈값(Mode)이 있습니다.

• 평균: 데이터 값의 합을 데이터의 개수로 나눈 값입니다. 가장 널리 사용되는 중심 경향의 척도이지만, 이상치에 영향을 받을 수 있습니다.
• 중앙값: 데이터를 크기 순으로 나열했을 때, 정확히 중간에 위치하는 값입니다. 이상치의 영향을 덜 받습니다.
• 최빈값: 데이터 집합에서 가장 자주 나타나는 값입니다. 범주형 데이터의 중심 경향을 나타내는 데 유용합니다.

분산의 측정

분산(Variability)은 데이터 값이 중심으로부터 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 척도입니다. 대표적인 분산의 측정 방법으로는 범위(Range), 사분위수 범위(IQR), 분산(Variance), 표준 편차(Standard Deviation)가 있습니다.

• 범위: 데이터 값 중 최대값과 최소값의 차이입니다. 데이터 분포의 전반적인 퍼짐 정도를 간단히 파악할 수 있습니다.
• 사분위수 범위(IQR): 데이터를 네 등분한 후, 상위 25%와 하위 25% 사이의 범위입니다. 중앙값 주변의 데이터 퍼짐 정도를 나타냅니다.
• 분산: 각 데이터 값과 평균과의 차이를 제곱한 값들의 평균입니다. 데이터가 중심으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타냅니다.
• 표준 편차: 분산의 제곱근으로, 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 가장 일반적인 방법입니다.

퀴즈

다음 중 중심 경향을 나타내는 척도가 아닌 것은 무엇일까요? A) 평균 B) 중앙값 C) 최빈값 D) 표준 편차