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기술 통계 계산기

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데이터 열의 평균·중앙값·분산/표준편차·5수 요약·박스플롯을 계산하고, CSV 및 공유 URL로 결과를 저장할 수 있는 기술 통계 계산기입니다.

쉼표, 세미콜론, 탭 또는 공백으로 구분된 값을 붙여넣으세요. 표본 또는 모집단 모드를 선택하면 사분위수, 히스토그램 구간, 이상치 규칙을 단계와 함께 보여줍니다.

입력값

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Summary

계산을 실행하면 결과가 여기에 표시됩니다.

MetricValue

계산 과정

    Histogram

    Box plot

    교사용 메모

    이 계산기를 효율적으로 쓰는 방법

    숫자 목록을 붙여넣고 기본 통계를 먼저 확인한 다음, 필요할 때만 사분위수 규칙이나 bin 개수를 바꾸세요. 이렇게 하면 데이터 정리 상태와 분포 모양을 한 번에 점검하면서도 옵션 때문에 해석이 흔들리지 않습니다.

    작동 방식

    파서는 붙여넣은 숫자를 정리하고 잘못된 토큰을 건너뛴 뒤 평균, 중앙값, 최빈값, 사분위수, 분산, 표준편차를 계산합니다. 히스토그램과 박스플롯도 같은 정제 데이터로 그리므로 수치 요약과 시각화가 서로 어긋나지 않습니다.

    언제 쓰면 좋은가

    과제 점검, 설문 요약, 시험 점수 분포 확인처럼 기본 통계와 분포 모양을 함께 보고 싶을 때 적합합니다. 짧은 시간 안에 데이터의 중심과 퍼짐을 파악해야 할 때 특히 유용합니다.

    피해야 할 실수

    결과 해석 팁

    먼저 데이터 개수, 평균, 중앙값, 표준편차를 보고 중심과 퍼짐을 읽으세요. 그다음 히스토그램과 박스플롯을 함께 보면서 왜도, 이상치, 사분위 범위를 확인하면 데이터 성격을 더 정확하게 설명할 수 있습니다.

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    자주 묻는 질문

    붙여넣은 데이터는 어떻게 정리되나요?

    파서는 구분자를 감지하고 소수점 기호를 정규화한 뒤 천 단위 구분자를 제거하고 잘못된 토큰은 건너뜁니다. 단계 로그에는 제외된 값의 개수가 함께 표시됩니다.

    어떤 사분위수 규칙과 히스토그램 규칙을 쓸 수 있나요?

    사분위수는 Tukey hinges, inclusive(Type 7), exclusive(Type 6) 중에서 선택할 수 있습니다. bin은 Auto에서 Freedman-Diaconis, Scott, Sturges 순으로 시도하며, 직접 개수를 지정할 수도 있습니다.

    이 페이지에서는 무엇부터 해 보면 좋나요?

    필수 데이터만 붙여넣고 기본 설정으로 한 번 계산해 기준 결과를 만든 뒤, 필요할 때만 옵션 하나씩 바꾸는 것이 좋습니다. 그래야 어떤 설정이 결과를 바꿨는지 설명하기 쉽습니다.

    왜 다른 도구와 결과가 다를 수 있나요?

    도구마다 사분위수 규칙, bin 설정, 반올림 방식, 잘못된 토큰 처리 방식이 다를 수 있습니다. 비교하기 전에 이런 조건을 먼저 맞추고, 차이가 남으면 중간 단계와 정리된 데이터 개수까지 함께 확인하세요.

    표시된 값은 어느 정도까지 믿어도 되나요?

    값은 브라우저에서 계산되고 화면 표시를 위해 일부 반올림됩니다. 학습용 확인과 탐색에는 적합하지만, 공식 보고서나 고위험 판단에는 원본 데이터와 별도 검증 절차를 다시 확인해야 합니다.

    통계와 그래프를 읽는 방법

    이 계산기가 해 주는 일

    이 페이지는 기술통계 요약값과 히스토그램, 박스플롯을 같은 데이터 세트로 동시에 보여 줍니다. 한 화면에서 중심, 퍼짐, 분포 모양을 같이 확인할 수 있어 빠른 해석에 적합합니다.

    입력 해석

    입력은 쉼표, 공백, 탭, 줄바꿈으로 구분된 숫자 목록이면 됩니다. 잘못된 토큰은 건너뛰되 몇 개가 제외됐는지 기록하므로, 원본 데이터 정리가 더 필요한지도 바로 확인할 수 있습니다.

    권장 사용 순서

    데이터를 붙여넣고 읽힌 값 개수를 확인한 뒤 평균, 중앙값, 표준편차를 먼저 보세요. 그 후 히스토그램과 박스플롯을 함께 보고 필요할 때만 사분위수 규칙이나 bin 개수를 조정하는 흐름이 가장 안정적입니다.

    자주 생기는 실수

    단위가 다른 값을 섞거나, 이상치를 확인하지 않은 채 평균만 보고 결론을 내리거나, bin 규칙이 다르다는 사실을 무시하고 다른 도구와 직접 비교하는 실수가 많습니다. 데이터 개수와 제외된 토큰 수를 먼저 확인하면 대부분 줄일 수 있습니다.

    해석 가이드

    평균과 중앙값의 차이는 왜도를, 박스플롯은 이상치와 사분위 범위를 읽는 데 도움이 됩니다. 수치 요약과 시각화가 맞지 않게 보이면 정리된 데이터와 설정값을 먼저 다시 확인하세요.

    계산 방법

    • 해당되는 경우 베셀 보정을 적용해 평균/중앙값/최빈값과 분산(분산/표준편차)을 계산합니다.
    • 누락되었거나 잘못된 토큰을 건너뛰고, 몇 개가 제외되었는지 로그에 기록합니다.
    • 공유 URL과 CSV 내보내기는 입력값과 옵션을 그대로 유지합니다.