기술 통계
데이터의 숨겨진 의미를 다양한 그래프와 통계량으로 완벽하게 파악하세요.
Data Source
엑셀/CSV 드래그 & 드롭
또는 클릭하여 파일 선택
Manual Entry
표본 크기 (N)
10
전체 데이터 개수
평균 (Mean)
55.00
Statistical Unit
중앙값 (Median)
55.0
Statistical Unit
표준편차 (Std)
28.72
데이터 변동성
Graph Insights
데이터의 분포 모양을 보여줍니다. 종 모양(정규분포)을 띠는지, 한쪽으로 쏠려 있는지 확인하세요.
세부 통계 지표
최소값 (Min)10
최대값 (Max)100
최빈값 (Mode)10
합계 (Sum)550
범위 (Range)90
분산 (Var)825.00
왜도 (Skew)0.00
사분위수 분석
1사분위수 (Q1)30
중앙값 (Q2)55
3사분위수 (Q3)80
사분위범위 (IQR)50.0
통계 길라잡이
평균 vs 중앙값
평균은 극단적인 값(이상치)에 민감하지만, 중앙값은 상대적으로 안정적입니다. 두 수치의 차이가 크면 이상치가 있는지 의심해봐야 합니다.
표준편차의 의미
데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다. 표준편차가 작을수록 데이터가 조밀하게 모여 있다는 뜻입니다.
상자그림(Boxplot) 읽기
최소, Q1, 중앙값, Q3, 최대값을 한눈에 보여줍니다. 데이터의 분포와 대칭성을 파악하는 가장 강력한 도구 중 하나입니다.
왜도 (Skewness)
분포의 비대칭 정도를 나타냅니다. 0보다 크면 오른쪽으로 꼬리가 긴(왼쪽 쏠림) 분포이며, 0보다 작으면 왼쪽으로 꼬리가 긴 분포입니다.
사분위범위 (IQR)
상위 75%와 하위 25% 지점 사이의 간격입니다. 데이터의 중간 50%가 얼마나 집중되어 있는지 보여주며 이상치 판별 기준이 됩니다.
표본 크기(N)와 신뢰도
데이터 개수가 많을수록 통계적 지표의 신뢰도가 높아집니다. 일반적으로 30개 이상의 표본을 확보하는 것이 권장됩니다.