무료 온라인 통계 분석 도구
기본 통계 계산기 사용은 매우 간단합니다:
기본 통계 계산기는 다양한 시나리오에서 사용됩니다:
실험 데이터나 설문 조사 결과의 기본 통계를 계산하여 연구 논문과 보고서에 포함합니다. 평균, 표준편차, 중앙값은 연구 결과를 요약하는 데 필수적입니다.
매출 수치, 고객 만족도 점수, 제품 평가 등의 비즈니스 데이터를 분석하여 트렌드와 패턴을 식별합니다. 중앙값은 이상값의 영향을 덜 받으므로 급여 분석에 특히 유용합니다.
제품 치수, 무게 및 성능 데이터의 표준편차를 계산하여 품질 편차를 평가합니다. 이는 관리도 작성의 기본 데이터를 제공합니다.
시험 점수와 학급 성적을 분석하여 평균 점수, 중앙값, 표준편차를 계산합니다. 이를 통해 전반적인 학업 성취도와 성적 분포를 이해할 수 있습니다.
혈압, 체온, BMI, 혈당과 같은 건강 지표의 통계를 계산하여 정상 범위와 비교하고 시간적 변화를 분석합니다.
주가 변동, 투자 수익률 및 위험 평가를 위해 평균 수익률과 표준편차(변동성)를 계산하여 투자 결정에 활용합니다.
온도, 강수량, 습도와 같은 기상 데이터의 평균과 표준편차를 계산하여 기후 패턴을 식별하고 이상 현상을 감지합니다.
기본 통계(기술 통계)는 데이터 세트의 특성을 요약하는 수치 측정값입니다. 주요 통계 측정값에 대한 설명은 다음과 같습니다.
이러한 측정값은 데이터의 '중심' 또는 '대표값'을 나타냅니다.
모든 데이터 값의 합을 값의 개수로 나눈 값입니다. 가장 일반적인 대표값이지만 이상값에 영향을 받기 쉽습니다. 공식: 평균 = Σx / n
데이터를 순서대로 정렬했을 때 중간 값입니다. 이상값의 영향을 덜 받으므로 편향된 분포(예: 소득 분포)에서는 평균보다 더 적절합니다.
데이터 세트에서 가장 자주 나타나는 값입니다. 범주형 데이터(예: 설문 응답) 분석에 유용합니다.
이러한 측정값은 데이터가 얼마나 퍼져 있는지를 나타냅니다.
최대값과 최소값의 차이입니다. 데이터의 전체 분산을 보여주지만 이상값의 영향을 크게 받습니다. 공식: 범위 = 최대값 - 최소값
각 데이터 포인트가 평균에서 얼마나 떨어져 있는지를 측정하는 값입니다. 값이 클수록 데이터 분산이 큽니다. 표본분산과 모분산의 두 가지 유형이 있습니다.
분산의 제곱근입니다. 데이터 분산을 원래 데이터와 같은 단위로 표현하므로 해석이 쉽습니다. 통계 분석에서 가장 중요한 지표 중 하나입니다.
제3사분위수(Q3)와 제1사분위수(Q1)의 차이입니다. 데이터의 중간 50% 범위를 나타내며 이상값의 영향을 덜 받는 산포도 측정값입니다. 공식: IQR = Q3 - Q1
통계학에서 계산 방법은 데이터가 '표본'을 나타내는지 전체 '모집단'을 나타내는지에 따라 다릅니다. 표본분산과 표본표준편차는 분모에 'n-1'을 사용하고, 모분산과 모표준편차는 'n'을 사용합니다. 일반적인 데이터 분석에서는 표본 통계(n-1)를 사용하는 것이 권장됩니다.
복잡한 통계 계산을 수동으로 수행할 필요가 없습니다. 데이터를 입력하기만 하면 즉시 결과를 얻을 수 있어 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
수동 계산이나 계산기에서 흔히 발생하는 계산 오류를 완전히 제거합니다. 정확한 통계가 보장됩니다.
평균, 중앙값, 표준편차, 사분위수 등 여러 통계 지표를 한 번의 작업으로 계산합니다.
기본 통계 계산은 데이터 분석의 출발점입니다. 데이터의 전체적인 그림을 빠르게 파악하고 추가 분석의 방향을 결정할 수 있습니다.
통계를 배우는 학생과 초보자가 계산을 검증하고 통계 측정값의 의미를 이해하는 데 도움이 됩니다.
소프트웨어 설치나 등록이 필요하지 않습니다. 브라우저만 있으면 언제 어디서나 완전히 무료로 사용할 수 있습니다.
평균은 이상값(극단적으로 크거나 작은 값)에 영향을 받기 쉬우므로 중앙값과 함께 확인하는 것이 중요합니다.
데이터 분포와 목적에 따라 적절한 통계를 선택하세요. 예: 소득 데이터는 중앙값, 시험 점수는 평균과 표준편차가 유효합니다.
기본 통계를 히스토그램이나 상자 그림과 같은 그래프와 결합하면 데이터 분포에 대한 더 깊은 이해를 제공합니다.
분산은 원래 데이터 단위의 제곱입니다(예: 데이터가 cm이면 분산은 cm²). 표준편차(원래 단위)가 해석에 더 편리합니다.
평균은 모든 데이터 포인트를 고려하지만 이상값에 영향을 받기 쉽습니다. 중앙값은 이상값의 영향을 덜 받으므로 소득 분포나 부동산 가격과 같이 극단적인 값이 있는 데이터에 더 적합합니다. 두 가지를 모두 확인하면 데이터의 편향을 식별하는 데 도움이 됩니다.
표본표준편차는 전체 모집단의 부분집합(표본)에서 계산되며 분모에 'n-1'을 사용합니다. 모표준편차는 모든 데이터(모집단)에서 계산되며 분모에 'n'을 사용합니다. 일반적인 데이터 분석에서는 표본표준편차를 사용하는 것이 권장됩니다.
모든 데이터 값이 다르거나 여러 값이 같은 빈도로 나타나는 경우 명확한 최빈값이 없으므로 'N/A'가 표시됩니다.
이 도구는 결과를 소수점 이하 4자리까지 표시합니다. 더 높은 정밀도가 필요한 경우 전문 통계 소프트웨어(R, Python 등)를 사용하는 것이 좋습니다.
브라우저 성능을 고려하여 최대 10,000개의 데이터 포인트를 권장합니다. 더 큰 데이터 세트의 경우 전문 통계 소프트웨어를 사용하는 것이 좋습니다.
이 도구는 데이터를 4등분하는 위치의 값을 사분위수로 사용합니다. Q1은 25번째 백분위수, Q2(중앙값)는 50번째 백분위수, Q3은 75번째 백분위수입니다.
예, 음수, 소수, 정수 모두 지원됩니다. 과학적 표기법(1.23e-4 등)도 허용됩니다.
"결과 복사" 버튼을 클릭하여 계산 결과를 클립보드에 복사할 수 있습니다. 그런 다음 Excel이나 Word와 같은 응용 프로그램에 붙여넣을 수 있습니다.
Calculate mean, median, and standard deviation
Calculate average page views per session
Calculate average time on site
Calculate percentages and rates of change
Perform real-time division
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