표준편차 계산기
복잡한 통계 계산을 1초 만에 해결하세요.
표준편차, 분산, 사분위수부터 히스토그램 시각화까지 무료로 제공합니다.
Tip: 엑셀이나 구글 스프레드시트의 데이터를 그대로 복사해서 붙여넣어도 자동으로 인식됩니다.
분석할 준비가 되었습니다
왼쪽 입력창에 데이터를 넣고 [계산하기] 버튼을 눌러주세요. 결과를 이곳에서 확인할 수 있습니다.
표본 표준편차 (Sample SD)
-
일반적인 통계 데이터 분석용 ($n-1$)
평균 (Mean)
-
데이터의 중심 위치
데이터 분포 (Histogram)
상세 통계 지표
모집단 표준편차
-
분산 (Variance)
-
표준오차 (SE)
-
변동계수 (CV)
-
제1사분위수 (Q1)
-
중앙값 (Median/Q2)
-
제3사분위수 (Q3)
-
사분위범위 (IQR)
-
데이터 개수 (N)
-
합계 (Sum)
-
범위 (Min ~ Max)
~
최빈값 (Mode)
-
🧮 계산 과정 (Step-by-Step)
| No. | 데이터 ($x_i$) | 편차 ($x_i - \mu$) | 편차 제곱 ($(x_i - \mu)^2$) |
|---|---|---|---|
| 합계 | - | - | - |
1. 평균($\mu$) 계산: 데이터의 합계를 개수로 나눕니다.
2. 편차 제곱합($SS$) 계산: 각 데이터와 평균의 차이를 제곱하여 더합니다. 결과는 입니다.
3. 분산($s^2$) 계산: 제곱합을 $n-1$(표본) 또는 $n$(모집단)으로 나눕니다.
4. 표준편차($s$) 계산: 분산의 제곱근($\sqrt{Variance}$)을 구합니다.
표준편차와 통계 분석 가이드
📌 표준편차란?
표준편차(Standard Deviation)는 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 퍼져 있는지를 나타내는 대표적인 수치입니다. 값이 0에 가까울수록 데이터가 평균 근처에 모여있고, 클수록 넓게 퍼져 있음을 의미합니다.
- 표본 표준편차 (Sample SD): 데이터가 전체 집단의 일부일 때 사용 ($N-1$로 나눔). 대부분의 통계 분석에서 사용됩니다.
- 모집단 표준편차 (Population SD): 데이터가 전체 집단 그 자체일 때 사용 ($N$으로 나눔).
📊 사분위수와 IQR
데이터를 크기순으로 나열했을 때 4등분하는 지점을 말합니다.
- Q1 (제1사분위수): 하위 25% 지점
- Q2 (중앙값): 정중앙 50% 지점
- Q3 (제3사분위수): 하위 75% 지점
- IQR (사분위범위): Q3 - Q1. 데이터의 중간 50%가 퍼져있는 범위를 나타내며, 이상치(Outlier) 탐지에 유용합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. 모바일에서도 그래프가 보이나요?
네, 반응형 웹 기술을 적용하여 모바일, 태블릿, PC 어디서든 히스토그램과 통계 표를 깨짐 없이 확인할 수 있습니다.
Q. 대량의 데이터도 계산 가능한가요?
네, 사용자의 브라우저 성능에 따라 다르지만 일반적으로 수만 개의 데이터도 수 초 내에 처리 가능합니다.