통계 계산기

숫자 목록으로 평균, 중앙값, 분산, 사분위수, 이상치를 구합니다. 합계, 최빈값, 기하·조화평균도 한 번에 계산합니다.

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빠른 예제

기본 데이터셋 시험 점수 실험실 측정값 판매 데이터

데이터 입력

소수점 정밀도

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통계 계산기 정보

수치 데이터셋 분석을 위한 종합적인 올인원 도구인 통계 계산기에 오신 것을 환영합니다. 학생, 연구원, 데이터 분석가 또는 전문가 등 누구에게나 이 계산기는 집중 경향, 산포, 분포 분석 및 이상치 탐지를 포함한 필수 통계적 척도의 즉각적인 계산을 제공합니다.

이 계산기가 계산하는 것

이 통계 계산기는 데이터를 처리하고 의미 있는 범주로 구성된 20가지 이상의 다양한 통계적 척도를 계산합니다.

집중 경향 척도

개수 (N): 총 데이터 포인트의 수
합계 (Σx): 모든 값의 총합
산술 평균 (μ): Σx / N으로 계산되는 평균값
중앙값: 데이터를 정렬했을 때의 가운데 값
최빈값: 가장 자주 나타나는 값

산포 척도

범위: 최댓값과 최솟값의 차이
모집단 분산 (σ²): 평균으로부터의 편차 제곱의 평균
모집단 표준 편차 (σ): 모집단 분산의 제곱근
표본 분산 (s²): 베셀 보정(N-1)을 사용한 분산
표본 표준 편차 (s): 표본 분산의 제곱근
평균 절대 편차 (MAD): 평균으로부터의 절대 편차의 평균

분포 분석

제1사분위수 (Q1): 25백분위수
제3사분위수 (Q3): 75백분위수
사분위수 범위 (IQR): Q3 - Q1, 중간 50%의 산포를 측정
사분 편차: IQR의 절반

고급 통계

기하 평균: N개 값의 곱의 N제곱근 (양수 필요)
조화 평균: N을 역수의 합으로 나눈 값 (양수 필요)
제곱 평균 제곱근 (RMS): 제곱한 값의 평균의 제곱근
변동 계수 (CV): 평균에 대한 표준 편차의 백분율
표준 오차 (SE): 표본 분포의 표준 편차

주요 공식

산술 평균

평균 공식

$$\mu = \frac{\sum_{i=1}^{N} x_i}{N} = \frac{x_1 + x_2 + \cdots + x_N}{N}$$

표준 편차

모집단 표준 편차

$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \mu)^2}{N}}$$

표본 표준 편차

$$s = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{N}(x_i - \bar{x})^2}{N-1}}$$

분산

분산은 표준 편차의 제곱입니다. 모집단 분산은 분모로 N을 사용하며, 표본 분산은 비편향 추정치를 제공하기 위해 N-1(베셀 보정)을 사용합니다.

사분위수 및 IQR

사분위수 범위

$$\text{IQR} = Q_3 - Q_1$$

Q1은 하위 절반의 중앙값이고, Q3은 상위 절반의 중앙값입니다. IQR은 데이터 중간 50%의 범위를 나타냅니다.

이상치 탐지

IQR 이상치 규칙

$$\text{이상치 조건: } x < Q_1 - 1.5 \times \text{IQR} \text{ 또는 } x > Q_3 + 1.5 \times \text{IQR}$$

이 계산기 사용 방법

데이터 입력: 쉼표, 공백, 세미콜론 또는 줄바꿈으로 구분하여 숫자를 입력합니다.
정밀도 선택: 결과에 표시할 소수점 자릿수(0-10)를 선택합니다.
분석 클릭: 종합적인 통계를 즉시 확인합니다.
결과 탐색: 정리된 범주와 시각화 자료를 확인합니다.
계산 과정 검토: 학습을 위해 단계별 분석을 확장하여 확인합니다.

결과 이해하기

집중 경향

평균, 중앙값, 최빈값은 데이터의 '중심'을 설명합니다. 대칭 분포의 경우 이 값들은 비슷합니다. 비대칭 데이터의 경우 중앙값이 평균보다 더 대표성을 띠는 경우가 많습니다.

산포

범위, 분산 및 표준 편차는 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 측정합니다. 값이 클수록 변동성이 큼을 의미합니다.

각 지표를 사용해야 할 때

지표	가장 적합한 경우
평균	데이터가 대칭적이고 극단적인 이상치가 없을 때
중앙값	데이터가 비대칭적이거나 이상치가 포함되어 있을 때
최빈값	가장 흔한 범주나 값을 식별할 때
표준 편차	데이터셋 내의 변동성을 비교할 때
CV	척도가 다른 데이터셋 간의 변동성을 비교할 때
IQR	이상치에 강한 견고한 산포 척도가 필요할 때

자주 묻는 질문

모집단 표준 편차와 표본 표준 편차의 차이점은 무엇인가요?

모집단 표준 편차는 N(총 개수)을 분모로 사용하며, 데이터가 전체 모집단을 나타낼 때 사용합니다. 표본 표준 편차는 N-1(베셀 보정)을 사용하며, 데이터가 더 큰 모집단의 일부일 때 모집단 분산의 비편향 추정치를 제공하기 위해 사용합니다.

데이터셋의 평균은 어떻게 계산하나요?

산술 평균은 데이터셋의 모든 값을 더한 후 값의 개수로 나누어 계산합니다. 공식은 평균 (μ) = Σx / N이며, 여기서 Σx는 모든 값의 합계이고 N은 총 개수입니다.

사분위수 범위 (IQR)란 무엇인가요?

사분위수 범위 (IQR)는 데이터의 중간 50%가 퍼져 있는 정도를 측정합니다. IQR = Q3 - Q1으로 계산하며, 여기서 Q1은 제1사분위수(25백분위수)이고 Q3은 제3사분위수(75백분위수)입니다. IQR은 이상치의 영향을 덜 받으며 이상치 탐지에 유용합니다.

IQR 방법을 사용하여 이상치를 탐지하는 방법은 무엇인가요?

이상치는 1.5×IQR 규칙을 사용하여 탐지합니다. Q1 - 1.5×IQR보다 낮거나 Q3 + 1.5×IQR보다 높은 값은 이상치로 간주됩니다. 이 방법은 사분위수가 극단적인 값에 영향을 받지 않기 때문에 견고합니다.

기하 평균이란 무엇이며 언제 사용해야 하나요?

기하 평균은 n개 값의 곱의 n제곱근으로 계산됩니다. 성장률, 비율, 퍼센트 또는 곱셈적 증가(투자 수익률이나 인구 증가 등)가 포함된 데이터에 이상적입니다. 모든 값이 양수여야 하며 산술 평균보다 극단적인 값에 적은 가중치를 둡니다.

변동 계수 (CV)란 무엇인가요?

변동 계수 (CV)는 (표준 편차 / 평균) × 100%로 계산되는 산포의 표준화된 척도입니다. 변동성을 평균의 백분율로 표현하므로 단위나 척도가 다른 데이터셋 간의 변동성을 비교할 수 있게 해줍니다.

추가 리소스

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miniwebtool 팀 제작. 업데이트: 2026년 1월 15일

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