상자 그림 계산기

상자 수염 그림이라고도 하는 상자 그림은 수치 분포를 최솟값, 제1사분위수, 중앙값, 제3사분위수, 최댓값으로 요약합니다. 직사각형 상자는 Q1부터 Q3까지 데이터의 가운데 절반을 포함하며, 내부 선은 중앙값을 나타냅니다. 수염은 상자 바깥의 퍼짐을 보여 주고, 관례적 경계를 넘는 점은 잠재적 이상치로 따로 표시할 수 있습니다. 이 간결한 형태로 집단 간 위치, 산포, 비대칭성, 특이 관측을 쉽게 비교할 수 있습니다. 계산기는 먼저 모든 입력값을 정렬합니다. 중앙값은 정렬된 관측을 아래쪽과 위쪽 절반으로 나눕니다. 관측 수가 짝수이면 중앙 두 값의 평균, 홀수이면 정중앙 값이 중앙값입니다. 이 계산기는 홀수일 때 중앙 관측을 제외하고 두 절반을 만든 다음, 각 절반의 중앙값을 Q1과 Q3로 구합니다. 이 방식은 흔히 반쪽 중앙값법 또는 Tukey 방법이라고 합니다. 사분위수의 관례가 완전히 통일된 것은 아닙니다. 통계 소프트웨어, 스프레드시트, 교재는 특히 작은 데이터 집합에서 서로 다른 보간법을 사용할 수 있습니다. 따라서 올바른 두 프로그램도 중앙값과 전체 패턴은 같지만 Q1과 Q3는 약간 다르게 제시할 수 있습니다. 발표된 연구를 재현할 때는 원래 분석과 같은 사분위수 정의를 사용하세요. 여기의 방식은 명확하며 손계산과 기초 통계에 적합합니다. 사분위 범위는 IQR = Q3 - Q1입니다. 가운데 50%의 관측을 나타내므로 전체 범위보다 극단값에 훨씬 덜 민감합니다. 일반적인 1.5 × IQR 규칙은 Q1 - 1.5IQR보다 작거나 Q3 + 1.5IQR보다 큰 값을 잠재적 이상치로 표시합니다. 이상치 표시는 값이 틀렸다는 증거가 아닙니다. 입력 오류, 측정 문제, 다른 모집단 또는 실제로 드문 사건인지 살펴볼 관측을 알려 줄 뿐입니다. 상자 그림은 분포 비교에 특히 유용하지만 모든 특징을 보여 주지는 않습니다. 서로 다른 데이터가 같은 다섯 수 요약을 가지면서도 군집, 빈 구간, 표본 크기는 다를 수 있습니다. 이런 세부 정보가 중요하면 원자료 점, 히스토그램 또는 밀도 그림을 함께 사용하세요. 해석 전에 모든 값의 단위와 결측값 처리 방식이 일관적인지 확인하세요. 계산기는 중복값, 소수, 음수, 정렬되지 않은 입력을 받아 표준 상자 그림 작성과 해석에 필요한 통계량을 제공합니다.