중심화 경향 및 변동성 측정
중심성 경향의 측정이란?
중심성 경향 측정은 데이터 집합의 중심 값 또는 평균 값에 대한 필수 정보를 제공하므로, 그 주변으로 데이터 포인트가 군집화되는 경향이 있는 "일반적인" 값을 식별하는 데 도움이 됩니다.
변동의 측정이란?
변동을 측정하면 데이터 포인트가 중심성 경향에서 벗어나는 정도를 이해하는 데 도움이 됩니다. 데이터에 관한 보다 깊은 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리려면 반드시 데이터 집합에서 데이터 포인트의 스프레드를 정량화할 수 있어야 합니다.
중심성 경향의 측정 이해
중심성 경향 측정은 데이터의 분석과 해석에서 다양하게 활용됩니다. 중심성 경향 측정은 데이터 집합의 일반적인 특성을 빠르게 이해하는 데 도움이 될 수 있는 하나의 대표 값을 제공합니다. 따라서 분석가는 데이터가 어디에 군집화되는 경향이 있는지 파악하고 특이한 값을 식별할 수 있습니다. 주요 측정은 다음과 같습니다.
평균, 중앙값 및 최빈값
- 평균: 데이터 집합의 산술 평균
- 중앙값: 데이터를 순서대로 배열했을 때 가운데에 있는 값
- 최빈값: 데이터 집합에서 가장 자주 발생하는 값
중심성 경향의 각 측정은 고유한 장점이 있으며 다양한 상황에 적합합니다. 사용할 측정은 데이터의 특성과 분석의 구체적인 목표에 따라 다릅니다. 평균, 중앙값, 최빈값을 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
가변성 탐색
중심성 경향은 "일반적인" 값에 초점을 맞추지만, 데이터가 얼마나 분산되어 있는지 이해하는 것도 최소한 그만큼 중요합니다. 중심성 경향을 중심으로 데이터 포인트의 분포를 분석하면 데이터 품질 평가, 데이터 집합 간 변동성 비교, 이상치 식별과 같은 작업에 도움이 될 수 있습니다.
아래에는 변동성 측정과 관련된 주요 주제가 나열되어 있습니다. 자세한 내용은 링크를 클릭하세요: