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산포도의 측정

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최초등록일 2023.07.06 최종저작일 2023.07
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산포도의 측정
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    목차

    (1) 사분편차
    (2) 범위
    (3) 분산
    (4) 참고문헌

    본문내용

    산포도(Measures of Dispersion)는 표본을 구성하는 관측치들이 서로 얼마나 다른지를 나타내는 것으로 앞에서의 중심경향치를 중심으로 어느 정도 광범위하게 분포되어 있는지를 측정하는 것이다.
    두 표본의 평균이 동일한 경우에 두 개의 표본이 마치 동일한 것으로 해석할 수도 있으나, 평균으로부터 퍼져 있는 정도가 서로 다르다면 두 표본을 동일하게 취급할 수 없는 것이다.

    [그림] 중심은 같으나 분산정도가 다른 두 개의 분포

    위의 그림에서 볼 수 있듯이, 표본 A는 표본 B에 비하여 관측치들이 평균에 더 밀집되어 분포되어 있으며 표본을 구성하는 개별 값들 사이의 차이가 좀 더 작음을 알 수 ㆍ 있다. 이처럼 중심경향치 뿐만 아니라 산포도도 표본을 분석하는데 유용한 정보를 제공한다.
    산포도의 측정으로 널리 사용되는 세 개의 통계량으로는 분산(variance) 또는 표준편차(standard deviation), 사분편차(interquartile range), 그리고 범위(range)가 있다.

    참고자료

    · 경영학 - 최수형/추교완 외 1명 저, 피앤씨미디어, 2013
    · 2018 재미있는 경영학 워크북 - 최중락 저, 상경사, 2018
    · 조직문화가 전략을 살린다 : 안근용, 조원규 외 1명 저 / 플랜비디자인 / 2019
    · 경영학의 이해 - 이규현 저, 학현사, 2018
    · 조직과 인간관계론 - 이택호/강정원 저, 북넷, 2013
    · 사례중심의 경영학원론 - 김명호 저, 두남, 2018
    · 내일을 비추는 경영학 - 시어도어 레빗 저/정준희 역, 스마트비즈니스, 2011
    · 경영학의 진리체계 - 윤석철 저, 경문사, 2012
    · 조직과 인간관계론 - 이택호/강정원 저, 북넷, 2013
    · 국제경영학 - 김신 저, 박영사, 2012
    · 경영학원론 - Gulati Mayo 외 1명 저, 카오스북, 2016
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 산포도의 측정
      산포도는 데이터의 분산 정도를 나타내는 지표로, 데이터의 분포와 특성을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 산포도를 측정하는 대표적인 방법으로는 분산, 표준편차, 범위 등이 있습니다. 분산은 데이터 값들의 평균으로부터의 편차 제곱의 평균을 나타내며, 표준편차는 분산의 제곱근으로 계산됩니다. 범위는 데이터의 최댓값과 최솟값의 차이를 의미합니다. 이러한 산포도 지표들은 데이터의 분포 특성을 파악하고 분석하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 특히 데이터의 변동성을 이해하고 이상치를 탐지하는 데 도움이 됩니다. 따라서 산포도 측정은 데이터 분석 및 의사결정 과정에서 중요한 역할을 합니다.
    • 2. 사분편차
      사분편차는 데이터의 중앙값을 기준으로 상위 25%와 하위 25%에 해당하는 값들의 차이를 나타내는 지표입니다. 이는 데이터의 분포 특성을 파악하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 사분편차는 중앙값과 함께 데이터의 중심경향과 분산을 나타내는 대표적인 지표입니다. 사분편차가 작을수록 데이터가 중앙값 주변에 밀집되어 있음을 의미하며, 사분편차가 크다면 데이터가 중앙값에서 멀리 퍼져 있음을 나타냅니다. 따라서 사분편차는 데이터의 분포 특성을 파악하고 이상치를 탐지하는 데 활용될 수 있습니다. 또한 사분편차는 데이터의 불균등성을 측정하는 데에도 유용한 지표로 활용됩니다.
    • 3. 범위
      범위는 데이터 집합에서 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이를 나타내는 지표입니다. 범위는 데이터의 분포 특성을 파악하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 범위가 작을수록 데이터가 밀집되어 있음을 의미하며, 범위가 클수록 데이터가 넓게 퍼져 있음을 나타냅니다. 범위는 데이터의 변동성을 파악하는 데 유용하며, 이상치 탐지에도 활용될 수 있습니다. 또한 범위는 데이터의 편차 정도를 파악하는 데 도움이 됩니다. 하지만 범위는 극단값에 민감하므로, 데이터의 전반적인 분포 특성을 파악하기 위해서는 다른 산포도 지표들과 함께 고려해야 합니다.
    • 4. 분산
      분산은 데이터 값들의 평균으로부터의 편차 제곱의 평균을 나타내는 지표입니다. 분산은 데이터의 산포 정도를 나타내는 대표적인 지표로, 데이터의 분포 특성을 파악하는 데 유용한 정보를 제공합니다. 분산이 작을수록 데이터가 평균 주변에 밀집되어 있음을 의미하며, 분산이 클수록 데이터가 평균에서 멀리 퍼져 있음을 나타냅니다. 분산은 데이터의 변동성을 측정하는 데 활용되며, 이상치 탐지와 데이터 표준화 등에도 활용될 수 있습니다. 또한 분산은 표준편차 계산의 기반이 되며, 다양한 통계 분석 기법에서 중요한 역할을 합니다. 따라서 분산은 데이터 분석 및 의사결정 과정에서 필수적인 지표라고 할 수 있습니다.
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      이 문서는 산포도의 대표적인 측정 방법인 사분편차, 범위, 분산에 대해 상세히 설명하고 있으며, 각 방법의 특성과 장단점을 비교하고 있습니다.
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