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표준편차 계산기

데이터의 평균, 분산, 표준편차를 계산합니다.

모표준편차 (σ)
14.142136
표본표준편차 (s)
15.811388

기본 통계

데이터 개수5개
합계150
평균30
최솟값10
최댓값50
범위40

분산 및 표준편차

모분산 (σ²)200
모표준편차 (σ)14.142136
표본분산 (s²)250
표본표준편차 (s)15.811388

개요

표준편차 계산기는 데이터 집합의 평균, 분산, 표준편차를 계산합니다. 모집단 표준편차와 표본 표준편차를 모두 구할 수 있으며, 데이터의 퍼짐 정도를 수치로 파악하는 데 사용됩니다.

계산 공식

평균(μ 또는 x̄) = Σxᵢ / n

모분산(σ²) = Σ(xᵢ - μ)² / N
모표준편차(σ) = √(Σ(xᵢ - μ)² / N)

표본분산(s²) = Σ(xᵢ - x̄)² / (n - 1)
표본표준편차(s) = √(Σ(xᵢ - x̄)² / (n - 1))

사용 방법

  1. 1데이터 값들을 쉼표(,) 또는 공백으로 구분하여 입력합니다.
  2. 2모집단 또는 표본 여부를 선택합니다.
  3. 3평균, 분산, 표준편차가 자동으로 계산됩니다.

활용 팁

  • 표본 표준편차는 n-1로 나누어 편향을 보정합니다(베셀 보정).
  • 표준편차가 작을수록 데이터가 평균에 가깝게 모여 있다는 의미입니다.
  • 정규분포에서 약 68%의 데이터가 평균 ± 1σ 이내, 95%가 ± 2σ 이내에 있습니다.

자주 묻는 질문

Q. 모표준편차와 표본표준편차의 차이는?

모표준편차는 전체 데이터(모집단)를 대상으로 N으로 나누고, 표본표준편차는 일부 표본에 대해 n-1로 나눕니다. 표본의 경우 자유도를 보정하기 위해 n-1을 사용합니다(베셀 보정).

Q. 분산과 표준편차의 관계는?

표준편차는 분산의 양의 제곱근입니다. 분산은 편차 제곱의 평균이므로 단위가 원래 데이터의 제곱이 되지만, 표준편차는 원래 데이터와 같은 단위를 가져 해석이 더 직관적입니다.

Q. 표준편차는 어디에 활용되나요?

품질 관리(6시그마), 금융 투자의 위험도(변동성) 측정, 시험 성적 분석, 과학 실험의 정밀도 평가 등 데이터의 산포를 파악하는 모든 분야에서 사용됩니다.

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