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도수가 다르면 비교도 어렵다고요? 그래서 상대도수가 필요한 겁니다.두 반의 시험 점수를 비교할 때 단순히 몇 명이 더 많았는지만 본다면 오해할 수 있죠. 반마다 학생 수가 다르다면 더욱 그렇습니다. 이번 글에서는 상대도수의 개념부터 도수분포다각형을 이용한 공정한 비교 방법까지 다루며, 통계를 통해 숨어 있는 데이터의 경향성을 어떻게 읽을 수 있는지를 알려드립니다. 히스토그램과 상대도수의 차이점, 왜 히스토그램으로는 공정한 … 더 읽기

도수분포표로 정리된 수많은 데이터를 어떻게 시각화하면 좋을까요?바로 히스토그램과 도수분포다각형이 그 역할을 해줍니다. 이번 수업에서는 도수분포표를 히스토그램으로, 그리고 다시 도수분포다각형으로 변환하는 과정을 따라가며 각 그래프가 보여주는 통계적 의미와 한계에 대해 알아보았습니다. 히스토그램은 도수의 절대적인 분포를 보여주는 데에 강점을 가지지만, 두 집단을 비교하기에는 한계가 있습니다. 반면 도수분포다각형은 두 집단의 흐름이나 경향성을 직관적으로 파악하기에 더 유리한 도구입니다. 단순히 … 더 읽기

데이터가 많을수록 복잡해지고, 그만큼 분석도 어려워지죠. 이럴 때 자료를 정리하고 시각적으로 분포를 파악하는 데 효과적인 것이 바로 도수분포표입니다. 하지만 도수분포표는 자료를 보기 쉽게 정리해주는 대신, 원자료의 정확한 값을 확인하기 어렵다는 단점도 가지고 있죠. 이번 수업에서는 도수분포표의 정의와 만드는 방법은 물론, 앞서 배운 줄기와 잎 그림과의 차이점까지 비교해보며 각각의 장단점을 명확히 이해해보는 시간을 가졌습니다. 또한, 두 … 더 읽기

숫자만 보면 머리가 아픈가요? 복잡한 데이터도 눈에 확 들어오게 정리할 수 있는 방법이 있습니다. 바로 ‘줄기와 잎 그림’입니다. 단순한 숫자 나열이 이 그림 하나로 분포는 물론 최댓값, 최솟값, 중앙값까지 쉽게 찾을 수 있습니다. 줄기와 잎 그림은 시험 점수처럼 수치로 표현된 자료를 간단하면서도 효과적으로 정리하는 데에 유용합니다. 특히 반별 성적 비교나 시험 결과 분석처럼 자료 간 … 더 읽기