통계 R 함수 “IQR”

통계 R 함수 “IQR”

소개

데이터 분석에서는 데이터의 특성을 파악하고 이해하는 것이 중요합니다. 이때, 데이터의 중심적 경향성을 나타내는 평균값과 데이터의 퍼진 정도를 나타내는 표준편차를 자주 사용합니다. 하지만 이 두 가지 지표만으로 데이터의 특성을 완전히 이해하기에는 부족합니다. 따라서, 데이터의 분포를 살펴보기 위한 다양한 방법이 있습니다. 이번 글에서는 그 중에서도 “IQR” 함수에 대해 알아보겠습니다.

IQR 함수란?

IQR(Interquartile Range)은 데이터의 분포를 살펴보기 위해 사용되는 방법 중 하나입니다. 이는 데이터를 크기순으로 정렬한 후, 중간값(median)을 기준으로 아래쪽 25%에 위치한 값과 위쪽 25%에 위치한 값을 차이를 나타내는 값입니다. 즉, 데이터의 중앙 50% 범위에 대한 분포를 나타내는 값입니다.

IQR 함수 사용 예시

IQR 함수는 R에서 제공하는 통계 함수 중 하나입니다. 아래는 IQR 함수를 사용한 예시입니다.

data <- c(1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15)
iqr <- IQR(data)
print(iqr)

위 코드에서는 1부터 15까지의 홀수 8개를 데이터로 사용하였으며, IQR 함수를 통해 데이터의 중앙 50% 범위에 대한 분포를 나타내는 값을 계산하였습니다. 결과는 6입니다. 이는 1부터 15까지의 값 중에서 중간값인 8을 기준으로 아래쪽 25%에 해당하는 값인 3과, 위쪽 25%에 해당하는 값인 13의 차이를 나타내는 값입니다.

결론

통계 분석에서는 데이터의 분포를 파악하는 것이 중요합니다. 이때, 평균값과 표준편차만으로는 데이터의 특성을 완전히 이해하기에는 부족합니다. 따라서, IQR 함수와 같은 다양한 방법을 사용하여 데이터의 분포를 살펴보는 것이 필요합니다.