대푯값: 평균, 중앙값, 최빈값
- 평균: 모든 값을 더해 개수로 나눈 값. 가장 많이 쓰지만 극단값에 크게 흔들립니다.
- 중앙값: 크기순으로 늘어놓았을 때 가운데 값. 개수가 짝수면 가운데 두 값의 평균입니다. 소득이나 집값처럼 한쪽으로 치우친 자료에서는 평균보다 실제 체감에 가깝습니다.
- 최빈값: 가장 자주 나온 값. 둘 이상일 수도, 없을 수도 있습니다.
흩어진 정도: 분산과 표준편차
편차 = 값 − 평균
모집단 분산 σ² = Σ(편차²) ÷ n, 표본 분산 s² = Σ(편차²) ÷ (n − 1)
표준편차 = √분산
표준편차는 값들이 평균에서 평균적으로 얼마나 떨어져 있는지를 원래 단위로 보여 줍니다. 반 전체 점수처럼 관심 있는 집단 전부를 갖고 있으면 모집단 공식(n으로 나눔)을, 일부만 뽑아 전체를 추정할 때는 표본 공식(n − 1로 나눔)을 씁니다. 엑셀의 STDEV.P와 STDEV.S가 각각 이 둘에 해당합니다.
계산 예시
| 값 | 편차 (값 − 79) | 편차² |
|---|---|---|
| 72 | −7 | 49 |
| 85 | 6 | 36 |
| 90 | 11 | 121 |
| 64 | −15 | 225 |
| 85 | 6 | 36 |
| 78 | −1 | 1 |
| 합 474 | 0 | 468 |
평균은 474 ÷ 6 = 79입니다. 정렬하면 64, 72, 78, 85, 85, 90이라 중앙값은 (78 + 85) ÷ 2 = 81.5, 최빈값은 85입니다. 모집단 분산은 468 ÷ 6 = 78, 표준편차는 √78 ≈ 8.8318입니다. 표본으로 보면 분산 468 ÷ 5 = 93.6, 표준편차 √93.6 ≈ 9.6747입니다. 편차의 합은 언제나 0이므로 검산에 쓸 수 있습니다.
해석할 때 주의할 점
- 평균과 중앙값이 크게 다르면 자료가 한쪽으로 치우쳐 있거나 극단값이 있다는 신호입니다.
- 정규분포에 가까운 자료라면 평균 ± 1 표준편차 안에 약 68%, ± 2 표준편차 안에 약 95%가 들어갑니다. 자료가 적거나 치우쳐 있으면 맞지 않습니다.
- 단위가 다른 두 자료의 흩어짐을 비교할 때는 표준편차 ÷ 평균(변동계수)을 씁니다.
- 쉼표가 들어간 천 단위 숫자(1,000)는 두 숫자로 나뉘니 쉼표 없이 입력하세요.
이렇게 활용하세요
한 달 동안의 일별 지출을 붙여 넣으면 평균 지출과 함께 지출이 얼마나 들쭉날쭉한지 표준편차로 볼 수 있습니다. 두 반의 시험 평균이 같아도 표준편차가 작은 반은 점수가 고르게 모여 있고, 큰 반은 잘하는 학생과 어려워하는 학생의 차이가 크다는 뜻입니다. 엑셀이나 구글 시트에서 열 하나를 복사해 그대로 붙여 넣어도 줄바꿈으로 구분되어 계산됩니다. 숫자가 아닌 글자는 자동으로 건너뜁니다.
자주 묻는 질문
표본 표준편차는 왜 n − 1로 나누나요?
표본 평균은 표본 자료에 가장 가깝게 맞춰진 값이라 편차가 실제보다 작게 나옵니다. n − 1로 나누면 모집단 분산을 치우침 없이 추정할 수 있습니다(베셀 보정).
분산과 표준편차는 무엇이 다른가요?
분산은 편차를 제곱해 평균한 값이라 단위가 제곱(점², 원²)이고, 표준편차는 분산의 제곱근이라 원래 자료와 단위가 같아 해석하기 쉽습니다.
중앙값과 평균 중 무엇을 써야 하나요?
극단값이 있거나 치우친 자료(소득, 집값)에는 중앙값, 고르게 퍼진 자료(키, 시험 점수)에는 평균이 대표성이 좋습니다.
계산식과 설명은 2026년 10월 기준입니다.



