설명적 조치

이 문서에서는 통계의 설명적 측정값이 무엇인지, 모든 설명적 측정값이 무엇인지 설명합니다. 또한 설명적 측정값이 어떻게 계산되는지 알 수 있습니다.

설명적 측정값이란 무엇입니까?

기술 측정값은 데이터 세트를 설명하는 데 사용되는 통계 매개변수입니다. 즉, 통계에서는 일련의 데이터를 요약하기 위해 설명적 측정값을 사용합니다.

설명적 측정값은 네 가지 유형으로 분류됩니다.

• 중심 경향 측정
• 분산 측정
• 위치 측정
• 형상 측정

중심 경향 측정

중심 경향 측정값 또는 집중화 측정값은 분포의 중심 값을 나타내는 통계적 측정값입니다. 즉, 중심 경향의 측정값은 데이터 세트의 중심을 나타내는 값을 찾는 데 사용됩니다.

중심 경향의 측정값은 다음과 같습니다.

• 평균 : 샘플에 포함된 모든 데이터의 평균입니다.
• 중앙값(Median) : 모든 데이터를 작은 것부터 큰 것 순으로 정렬한 중간값이다.
• Mode : 데이터세트에서 가장 많이 반복되는 값입니다.

이러한 통계 측정값이 계산되는 방법의 예를 보려면 여기를 클릭하세요.

분산 측정

분산 측정은 데이터 세트의 분산을 나타내는 설명 측정 유형입니다. 따라서 분산 측정은 표본 내 데이터의 분산 정도를 평가하는 데 사용됩니다.

분산 측도는 변동성 측도 또는 확산 측도 라고도 합니다.

분산 측정은 다음과 같습니다.

• 표준편차(또는 표준편차)
• 변화
• 변동 계수
• 정돈하다
• 사분위수 범위
• 중간 차이

각 분산 측정값에는 고유한 공식이 있으므로 이 기사가 너무 길어지지 않도록 다음 링크된 기사에서 모두 설명했습니다. 또한 이러한 유형의 설명 측정항목을 계산하는 예를 볼 수 있습니다.

위치 측정

위치 지표는 데이터 세트의 구조를 보고하는 통계적 측정값입니다. 즉, 위치 측정은 데이터 세트의 모양을 파악하는 데 도움이 됩니다.

이상하게 보일 수도 있지만 위치 측정값이 더 많지만 중심 경향 측정값도 데이터 시리즈의 중심 위치에 대한 정보를 제공하므로 위치 측정값으로 간주됩니다. 또는 다르게 말하면 위치 측정값은 중심 경향 측정값을 포함합니다.

실제로 위치 측정은 결정하는 위치에 따라 중앙 위치 측정과 비중앙 위치 측정으로 분류됩니다.

따라서 위치 측정은 다음과 같습니다.

• 중심 위치 측정 : 분포의 중심 값을 나타냅니다.
  • 평균 : 표본에 포함된 모든 데이터의 평균입니다.
  • 중앙값(Median) : 모든 데이터를 작은 것부터 큰 것 순으로 정렬한 중간값이다.
  • Mode : 데이터세트에서 가장 많이 나타나는 값입니다.
• 비중심 위치 측정 : 데이터 세트를 동일한 부분으로 나눕니다.
• 사분위수 – 데이터 샘플을 4개의 동일한 부분으로 나눕니다.
• Quintiles : 데이터를 5개의 동일한 부분으로 나눕니다.
• 십분위수 : 데이터 세트를 동일한 너비의 10개 간격으로 나눕니다.
• 백분위수 : 데이터를 100개의 동일한 부분으로 나눕니다.

여기에서 이러한 모든 통계 매개변수가 어떻게 계산되는지 확인할 수 있습니다.

형상 측정

통계에서 형태 측정은 형태에 따라 확률 분포를 설명할 수 있는 지표입니다. 또한 모양 측정값은 그래프를 작성하지 않고도 분포의 모양을 결정하는 데 사용됩니다.

형상 측정에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 왜도 – 분포의 대칭성(또는 비대칭성) 정도, 즉 분포가 대칭인지 비대칭인지를 나타냅니다.
• 첨도 : 분포가 평균을 중심으로 집중되는 정도를 나타냅니다. 즉, 분포가 가파른지 평평한지 여부를 결정합니다.

이러한 유형의 설명 측정항목이 어떻게 결정되는지 확인하려면 다음 링크를 클릭하세요.