데이터 분석에서 중심 경향의 측정은 데이터 세트의 "중심"이나 "평균적인 값"을 나타내는 중요한 통계적 지표입니다. 이는 전체 데이터를 대표하는 값으로, 데이터의 분포 상태를 요약해 줍니다. 주로 사용되는 중심 경향의 측정치는 평균(mean), 중앙값(median), 그리고 최빈값(mode)입니다.

평균 (Mean)

• 정의: 데이터 세트에 있는 모든 값의 합을 그 값의 개수로 나눈 값입니다.

• 계산 방법: Mean=값의 개수∑(모든 값)

  Mean=∑(모든 값)값의 개수

• 특징: 모든 데이터 포인트를 고려하기 때문에 데이터 변화에 민감합니다. 이상치(outliers)가 있을 경우 평균값이 왜곡될 수 있습니다.

중앙값 (Median)

• 정의: 데이터 세트를 순서대로 정렬했을 때, 가운데 위치하는 값입니다. 데이터의 개수가 짝수일 경우 중앙에 위치한 두 수의 평균을 사용합니다.
• 계산 방법: 데이터를 오름차순 또는 내림차순으로 정렬한 후 중앙에 위치하는 값 찾기
• 특징: 이상치에 대한 영향을 덜 받아, 데이터 세트의 중앙적 경향을 더 잘 나타낼 수 있습니다.

최빈값 (Mode)

• 정의: 데이터 세트 중 가장 자주 등장하는 값입니다.
• 계산 방법: 각 값이 데이터 세트 내에서 나타난 횟수를 계산하고, 가장 빈번한 값을 찾습니다.
• 특징: 범주형(categorical) 데이터 분석에 주로 사용됩니다. 데이터 세트에 따라 최빈값이 없거나 여러 개 있을 수 있습니다.

중심 경향의 측정치 선택

• 데이터의 종류와 분포, 분석의 목적 등에 따라 적절한 중심 경향의 측정치를 선택해야 합니다.
• 이상치가 많은 경우 중앙값이 평균보다 더 대표적인 값으로 사용될 수 있습니다.