자료의 척도 구분 및 기초 통계량에 대하여

자료의 척도 구분 및 기초 통계량에 대하여 알아본 글입니다.

안녕하세요!

오늘은 자료의 척도 구분 및 기초 통계량에 대하여 알아보겠습니다.

자료의 척도는 데이터가 측정되는 방식에 따라 구분되며, 기초 통계량은 데이터의 특성을 요약하고 설명하는 데 사용됩니다.

아래는 자료의 척도와 기초 통계량에 대한 내용입니다.

자료의 척도 구분

명목 척도 (Nominal Scale)

카테고리로 분류되며, 순서나 크기의 의미가 없는 데이터입니다.

예를 들어 성별, 혈액형 등이 있습니다.

서열 척도 (Ordinal Scale)

데이터 간에 상대적인 순서 또는 순위가 있는 데이터입니다.

예를 들어 학점, 설문조사 응답 등이 있습니다.

간격 척도 (Interval Scale)

데이터 간의 상대적인 크기와 간격이 의미를 갖는 데이터로, 온도, 연도 등이 있습니다.

0점은 임의로 선택된 것이며, 상대적인 크기 차이만 유효하다는 특성이 있습니다.

비율 척도 (Ratio Scale)

절대적인 0점이 있는 데이터로, 비율이나 상대적 크기, 간격 등이 모두 의미를 갖는 데이터입니다.

예를 들어 길이, 무게, 시간 등이 있습니다.

기초 통계량

평균 (Mean)

자료의 합을 개수로 나눈 값으로, 자료의 중심 경향성을 나타냅니다.

중앙값 (Median)

자료를 크기 순서대로 나열했을 때 가운데 위치에 있는 값으로, 자료의 중심 경향성을 나타냅니다.

최빈값 (Mode)

가장 자주 나타나는 값으로, 범주형 자료의 중심 경향성을 나타냅니다.

표준편차 (Standard Deviation)

자료가 평균으로부터 얼마나 퍼져있는지를 나타내는 측도로, 자료의 변이성을 나타냅니다.

범위 (Range)

최댓값과 최솟값의 차이로, 자료의 분포를 대략적으로 나타냅니다.

사분위수 (Quartiles)

데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때, 25%, 50%, 75%에 해당하는 값을 나타내어 자료의 분포를 파악하는 데 사용됩니다.

마치며

자료의 척도와 기초 통계량은 데이터를 이해하고 요약하는 데 중요한 개념으로, 데이터의 특성을 파악하고 분석하는 데 활용됩니다.

감사합니다!