사분위수 범위 계산기

사분위수 범위 계산기 정보

사분위수 범위 계산기는 데이터셋에서 IQR, 모든 사분위수(Q1, Q2, Q3), 다섯 수 요약을 계산하고 이상치를 자동으로 탐지합니다. 대화형 상자 수염 그림 시각화와 단계별 계산 과정을 통해 데이터의 분포와 확산을 쉽게 이해할 수 있도록 도와줍니다.

사분위수 범위(IQR)란 무엇인가요?

사분위수 범위(IQR)는 데이터 중간 50%의 확산 정도를 나타내는 통계적 분산 지표입니다. 제3사분위수(Q3)와 제1사분위수(Q1)의 차이로 계산됩니다:

전체 범위(최대 - 최소)와 달리, IQR은 이상치에 강한 저항성을 가지고 있어 변동성을 측정하는 데 더 견고한 지표가 됩니다. 기술 통계, 데이터 분석 및 1.5×IQR 규칙을 통한 이상치 식별에 널리 사용됩니다.

사분위수의 이해

사분위수는 정렬된 데이터셋을 4개의 동일한 부분으로 나눕니다:

• Q1 (제1사분위수 / 25백분위수): 데이터의 25%가 위치하는 하한 지점입니다. 하위 사분위수라고도 합니다.
• Q2 (제2사분위수 / 중앙값 / 50백분위수): 데이터셋의 중간값으로, 데이터를 두 개의 동일한 반으로 나눕니다.
• Q3 (제3사분위수 / 75백분위수): 데이터의 75%가 위치하는 상한 지점입니다. 상위 사분위수라고도 합니다.

다섯 수 요약

다섯 수 요약은 데이터셋 분포의 빠른 개요를 제공합니다:

1. 최솟값 (Minimum): 가장 작은 값
2. Q1: 제1사분위수 (25백분위수)
3. Q2: 중앙값 (50백분위수)
4. Q3: 제3사분위수 (75백분위수)
5. 최댓값 (Maximum): 가장 큰 값

이 다섯 가지 값은 상자 수염 그림(box-and-whisker plot)을 구성하는 데 사용되며, 데이터의 분포, 왜도(비대칭성) 및 이상치를 시각적으로 표시합니다.

이상치 탐지: 1.5×IQR 규칙

IQR은 울타리(fences)를 설정하여 이상치를 식별하는 데 흔히 사용됩니다:

하한선 아래로 떨어지거나 상한선을 초과하는 데이터 포인트는 잠재적 이상치로 간주됩니다. 극단적 이상치의 경우 3×IQR 규칙이 사용됩니다(Q1 - 3×IQR 미만 또는 Q3 + 3×IQR 초과).

사분위수 계산 방법

사분위수를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 결과가 약간 다를 수 있습니다:

이 계산기는 두 가지 방법 모두 지원합니다. 배타적(Exclusive) 방법은 통계학 과정에서 더 일반적으로 가르치며 기본값으로 설정되어 있습니다.

계산기 사용 방법

1. 데이터 입력: 쉼표, 공백 또는 줄바꿈으로 구분된 숫자를 입력하세요. 최소 4개의 값이 필요합니다.
2. 사분위수 방법 선택: 필요에 따라 배타적(기본값) 또는 포괄적 방법을 선택하세요.
3. 소수점 정밀도 설정: 결과에 대해 소수점 2~15자리를 선택하세요.
4. 계산: 버튼을 클릭하여 IQR, 사분위수, 다섯 수 요약, 이상치 탐지, 상자 그림 및 단계별 계산 과정을 확인하세요.

IQR의 응용

• 데이터 분석: 데이터셋의 확산과 가변성 이해
• 품질 관리: 제조 공정의 가변성 모니터링
• 이상치 탐지: 조사가 필요한 비정상적인 값 식별
• 상자 그림: 데이터 분포의 시각적 표현 생성
• 분포 비교: 서로 다른 그룹 간의 변동성 평가
• 연구 및 통계: 과학 연구에서 분산 척도 보고

IQR 대 다른 분포 측정 지표

자주 묻는 질문

사분위수 범위(IQR)란 무엇인가요?

사분위수 범위(IQR)는 제3사분위수(Q3)와 제1사분위수(Q1)의 차이와 같은 통계적 분산의 척도입니다. 이는 데이터 중간 50%의 분포 범위를 나타내며 IQR = Q3 - Q1로 계산됩니다. IQR은 이상치에 영향을 받지 않으므로 변동성의 견고한 척도가 됩니다.

IQR은 어떻게 계산하나요?

IQR을 계산하려면: 1) 데이터를 오름차순으로 정렬합니다. 2) Q1(하위 반의 중앙값)을 찾습니다. 3) Q3(상위 반의 중앙값)을 찾습니다. 4) IQR = Q3 - Q1을 계산합니다. 결과는 데이터의 중간 50%가 포함된 범위를 나타냅니다.

이상치를 위한 1.5 IQR 규칙이란 무엇인가요?

1.5 IQR 규칙은 Q1 - 1.5×IQR(하한선) 미만이거나 Q3 + 1.5×IQR(상한선)을 초과하는 데이터 포인트를 이상치로 식별합니다. 이 경계를 벗어나는 지점은 잠재적 이상치로 간주됩니다. 3×IQR 규칙은 극단적 이상치를 식별합니다.

배타적(Exclusive) 방법과 포괄적(Inclusive) 사분위수 방법의 차이는 무엇인가요?

배타적 방법(TI-83/84, Moore & McCabe 사용)은 데이터 개수가 홀수일 때 Q1과 Q3을 계산할 때 중앙값을 제외합니다. 포괄적 방법(TI-85, Minitab 사용)은 중앙값을 양쪽 절반에 모두 포함합니다. 둘 다 유효한 방법이며, 교육 현장에서는 배타적 방법이 더 흔히 사용됩니다.

다섯 수 요약이란 무엇인가요?

다섯 수 요약은 최솟값, Q1(제1사분위수), Q2(중앙값), Q3(제3사분위수), 최댓값으로 구성됩니다. 이 다섯 가지 값은 데이터 분포의 빠른 개요를 제공하며 상자 수염 그림을 구성하는 데 사용됩니다.

분포 범위를 측정할 때 왜 전체 범위보다 IQR을 선호하나요?

IQR은 이상치에 영향을 받지 않기 때문에 선호됩니다. 전체 범위(최대 - 최소)는 극단적인 값에 큰 영향을 받을 수 있는 반면, IQR은 데이터의 중간 50%에 집중합니다. 이는 IQR을 데이터셋의 전형적인 변동성을 나타내는 더 견고하고 신뢰할 수 있는 척도로 만듭니다.

추가 리소스

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• 상자 수염 그림 - 위키백과

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