통계 계산기
무료 온라인 통계 계산기. 숫자 목록을 붙여넣으면 개수, 합계, 평균, 중앙값, 최빈값, 표본과 모집단의 분산·표준편차, 변동계수, 사분위수, 왜도, 첨도, 히스토그램, 상자 그림을 즉시 확인할 수 있습니다.
표본표준편차와 모표준편차의 차이는?
모표준편차(σ)는 제곱 편차를 n으로 나눠 모집단 전체를 나타냅니다. 표본표준편차(s)는 n−1로 나누는(베셀 보정) 방식으로, 데이터가 더 큰 집단을 추정하는 표본일 때 씁니다. 측정한 표본에는 s를, 모든 값을 실제로 다 갖고 있을 때만 σ를 사용하세요.
데이터는 어떻게 입력하나요?
텍스트 영역에 숫자를 붙여넣거나 입력하세요. 공백, 쉼표, 탭, 세미콜론, 줄바꿈 어떤 조합이든 됩니다. 파서는 글자 등 무관한 내용을 무시하므로 스프레드시트 열이나 지저분한 로그에서 바로 붙여넣어도 됩니다.
최빈값이 여러 개일 수 있나요?
네. 최고 빈도를 공유하는 값이 여러 개면 모두 표시됩니다. 모든 값이 한 번씩만 나타나면 “없음”으로 표시합니다. 반복이 없는 자료에는 최빈값이 없습니다.
Q1, Q3, IQR은 어떻게 계산되나요?
사분위수는 선형 보간법(Excel과 NumPy의 기본 방식)을 사용합니다. 정렬된 데이터에서 Q1은 (n−1)×0.25, Q3은 (n−1)×0.75 위치에 있으며 이웃 값 사이를 보간합니다. IQR은 단순히 Q3 − Q1입니다.
변동계수(CV)는 무슨 뜻인가요?
CV는 표본표준편차를 평균으로 나눈 백분율입니다. 단위나 크기가 다른 자료 간 상대적 퍼짐을 비교할 수 있습니다. CV가 10%라면 값들이 보통 평균의 1/10 정도로 변동한다는 뜻입니다.
왜도와 첨도는 무엇을 알려주나요?
왜도는 비대칭 정도입니다. 양수면 오른쪽 꼬리가 길고, 음수면 왼쪽 꼬리가 깁니다. 첨도는 초과 첨도로 표시하며 0은 정규분포에 해당하고, 양수는 더 무거운 꼬리와 뾰족한 봉우리, 음수는 더 평평한 꼬리를 의미합니다.
히스토그램의 구간은 어떻게 정해지나요?
구간 수는 Sturges 공식(1 + log2 n)을 따르며 4~20개로 제한하고 최솟값과 최댓값 사이를 균등하게 나눕니다. 막대 위에 도수를 표시하고 라이트·다크 테마를 전환하면 차트가 자동으로 다시 그려집니다.
상자 그림은 무엇을 보여주나요?
상자는 Q1부터 Q3까지이며 가운데 선이 중앙값입니다. 수염은 사분위수에서 1.5 × IQR 이내의 극단값까지 뻗고, 그 밖의 값은 개별 점으로 표시됩니다. 그것들이 잠재적 이상치입니다.
데이터가 어딘가로 전송되나요?
아니요. 해석, 통계, 차트 모두 브라우저에서 로컬로 계산됩니다. 숫자는 페이지를 벗어나지 않으며 계정도 필요 없습니다.
통계 계산기 사용 방법
이 통계 계산기는 붙여넣은 숫자 목록을 완전한 기술 통계 요약으로 바꿔 줍니다. 개수, 합계, 평균, 중앙값, 최빈값, 표본·모집단 분산과 표준편차, 변동계수, 최소/최대, 사분위수, 사분위 범위, 왜도와 초과 첨도, 히스토그램과 상자 그림까지. 모든 계산은 브라우저에서 로컬로 이루어지며 데이터는 페이지를 떠나지 않습니다.
- 숫자를 텍스트 영역에 붙여넣으세요. 공백, 쉼표, 탭, 세미콜론, 줄바꿈이 모두 구분자로 작동하며 조합도 자유로워서, 스프레드시트 열이나 로그 파일에서 바로 붙여넣을 수 있습니다.
- 입력하는 즉시 결과가 갱신됩니다(짧은 지연 포함). 위에 17장의 통계 카드, 그다음 히스토그램과 상자 그림, 마지막으로 오름차순 정렬된 데이터가 표시됩니다.
- 히스토그램으로 분포의 모양을 읽어 보세요. 각 막대 위에 구간별 개수가 그려지고, 구간 수는 Sturges 규칙을 따릅니다. 상자 그림은 1.5 × IQR 수염과 이상치를 개별 점으로 표시한 다섯 수 요약을 보여 줍니다.
- 「예제」 버튼으로 준비된 데이터 세트를 불러오거나 「지우기」로 입력을 비우세요. 유효한 숫자가 없으면 무엇을 고쳐야 하는지 명확한 메시지가 뜹니다.
- 표본 통계량(s, s²)은 n−1로 나누며 측정된 표본에 알맞고, 모집단 통계량(σ, σ²)은 n으로 나눕니다. CV는 표본 표준편차를 평균에 대한 백분율로 나타낸 것입니다.
왜도가 +1보다 크거나 −1보다 작으면 강하게 비대칭인 분포이고, 초과 첨도가 0에서 멀면 꼬리가 정규분포보다 훨씬 무겁거나 가볍다는 뜻입니다. 최빈값이 「없음」으로 표시되면 데이터에 반복되는 값이 없는 것입니다.
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