통계적 측정

이 문서에서는 통계 측정값이 무엇인지, 다양한 유형의 통계 측정값 간의 차이점에 대해 설명합니다.

통계적 측정이란 무엇입니까?

통계적 측정값은 데이터 세트의 특성을 나타내는 값입니다. 즉, 일련의 데이터를 요약하기 위해 통계적 측정값이 계산됩니다.

따라서 통계 측정은 일련의 데이터가 어떻게 보이는지 결정하는 데 사용되며 더욱이 다양한 통계 샘플을 비교할 수 있습니다.

통계적 측정의 유형

통계 측정에는 네 가지 유형이 있습니다.

• 중심 경향 측정 : 분포의 중심 값을 나타냅니다.
• 분산 측정 : 이는 통계 샘플에서 데이터의 분산 또는 집중 정도를 결정하는 데 사용됩니다.
• 위치 측정항목 : 데이터세트의 구조가 어떤지 보여줍니다.
• 모양 측정 : 이를 통해 분포를 그래픽으로 표현할 필요 없이 분포의 모양을 알 수 있습니다.

각 통계 측정 유형은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.

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 경향 측정에는 세 가지 클래스가 있습니다.

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

이러한 유형의 통계 측정값이 계산되는 방법의 예를 보려면 여기를 클릭하세요.

분산 측정

분산 측정은 데이터 세트의 분산을 나타내는 설명 측정 유형입니다. 따라서 분산 측정은 표본의 데이터 분포를 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 측정에는 고유한 공식이 있으므로 이 기사를 너무 무겁게 만들지 않기 위해 다음 게시물에서 모두 설명했습니다.

위치 측정

위치 측정값은 데이터 세트의 구조에 대한 정보를 제공하는 통계적 측정값입니다. 즉, 위치 측정은 데이터 세트의 모양을 파악하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 별도로 논의되지만 중심 경향 측정값은 더 많은 위치 측정값이 있더라도 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.

다음 링크에서 이러한 각 통계 측정값에 대한 공식을 볼 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 통계 측정값을 계산하는 몇 가지 공식이 있습니다. 모두 보려면 다음 링크를 클릭하세요.