왼쪽으로 치우친 히스토그램: 예 및 해석

히스토그램은 데이터 집합의 값 분포를 시각화할 수 있는 차트 유형입니다.

분포의 왼쪽에 “꼬리”가 있는 경우 히스토그램이 기울어졌다고 말합니다.

참고 : 왼쪽으로 치우친 히스토그램을 음의 치우침 히스토그램 이라고도 합니다.

왼쪽으로 치우친 히스토그램에는 다음 두 가지 속성이 있습니다.

1. 분포의 정점은 오른쪽에 있습니다.

2. 평균이 중앙값보다 낮습니다.

히스토그램이 계속 왜곡되는 원인은 무엇입니까?

변수가 작은 값을 취하는 경우가 드물고 변수가 더 큰 값 주위에 집중된 값을 취하는 경우가 훨씬 더 일반적일 때 히스토그램은 비대칭입니다.

왼쪽으로 치우친 히스토그램의 실제 예는 학생의 시험 점수입니다.

대부분의 학생들은 특정 시험에서 70점에서 90점 사이의 점수를 받을 수 있으며, 많은 학생들이 0점에 가까운 점수를 받는 경우는 극히 드뭅니다.

특정 클래스의 시험 결과 분포를 시각화하기 위해 히스토그램을 만들면 자연스럽게 왜곡됩니다.

왼쪽으로 치우친 히스토그램에서 평균이 중앙값보다 작은 이유는 무엇입니까?

왼쪽으로 치우친 히스토그램에서는 분포 오른쪽에 있는 값의 빈도가 높을수록 중앙값이 더 커지기 때문에 평균이 중앙값보다 낮습니다.

간단한 예로, 한 학급에 20명의 학생의 시험 결과가 포함된 다음 데이터 세트가 있다고 가정합니다.

데이터세트: 24, 45, 56, 71, 78, 80, 81, 81, 82, 83, 84, 85, 85, 89, 91, 91, 92, 93, 96, 97

이 데이터 세트의 평균 및 중앙값은 다음과 같습니다.

• 평균 : 79.2
• 중앙값 : 83.5

평균값은 매우 낮은 점수를 받은 학생들에 의해 추출되는 반면, 중앙값은 “평균” 점수 값인 83.5입니다.

이 분포를 그리면 대부분의 값이 히스토그램의 오른쪽에 집중되어 있는 왼쪽으로 치우친 히스토그램이 됩니다.

오른쪽과 왼쪽으로 치우친 히스토그램의 차이

왼쪽으로 치우친 히스토그램의 반대는 오른쪽으로 치우친 히스토그램 입니다.

이것은 분포의 오른쪽에 “꼬리”가 있는 히스토그램 유형입니다.

이 유형의 히스토그램에는 다음과 같은 속성이 있습니다.

1. 분포의 상단이 왼쪽에 있습니다.

2. 평균이 중앙값보다 큽니다.

이는 왼쪽으로 치우친 히스토그램의 정반대 속성입니다.

이 튜토리얼 에서 오른쪽으로 치우친 히스토그램에 대해 자세히 알아보세요.

추가 리소스

다음 자습서에서는 히스토그램에 대한 추가 정보를 제공합니다.

히스토그램의 평균과 중앙값을 추정하는 방법
히스토그램의 표준편차를 추정하는 방법
히스토그램의 모양을 설명하는 방법