엑셀 SKEW

1. SKEW정의 란?

SKEW 함수는 데이터 집합의 비대칭도를 측정하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터의 분포가 평균을 중심으로 얼마나 비대칭인지를 나타내는 지표를 제공합니다. 데이터가 정규분포와 대칭적일 때는 0에 가까운 값을 반환하고, 데이터가 왼쪽으로 치우쳤을 때는 음수 값을, 오른쪽으로 치우쳤을 때는 양수 값을 반환합니다.

SKEW 함수의 일반적인 형식은 다음과 같습니다.

scssCopy code

SKEW(number1, [number2], ...)

여기서 number1, number2, ...는 데이터 집합을 구성하는 숫자입니다. SKEW 함수는 데이터 집합의 비대칭도를 측정하여 반환합니다.

예를 들어, 주어진 데이터가 정규분포와 비슷한 형태일 때 SKEW 함수는 거의 0에 가까운 값을 반환하며, 데이터가 오른쪽으로 치우쳤거나 왼쪽으로 치우친 경우에는 해당 방향으로의 편차를 나타내는 양수 또는 음수 값을 반환합니다.

 

 

 

2.예시

다음은 SKEW 함수를 사용한 예시입니다.

가정:

• 데이터 집합이 A1부터 A10까지의 셀에 저장되어 있다고 가정합니다.

Excel에서 SKEW 함수를 사용하여 데이터 집합의 비대칭도를 계산하는 예시는 다음과 같습니다.

excelCopy code

=SKEW(A1:A10)

이렇게 하면 A1부터 A10까지의 셀에 있는 데이터 집합의 비대칭도가 계산됩니다. 결과는 해당 데이터 집합의 비대칭도를 나타내는 수치로 반환됩니다.

예를 들어, 만약 데이터가 정규분포와 비슷하다면, 비대칭도는 거의 0에 가까운 값을 갖게 될 것입니다. 그러나 데이터가 왼쪽으로 치우쳤거나 오른쪽으로 치우친 경우, 해당 방향으로의 편차를 나타내는 양수 또는 음수 값을 반환할 것입니다.

 

 

 

 

3.사용방법

SKEW 함수를 사용하는 방법은 간단합니다. 다음은 SKEW 함수의 사용 방법입니다.

1. 셀에 함수 입력: 데이터 집합이 포함된 셀 범위에 SKEW 함수를 입력합니다. 예를 들어, 데이터가 A1부터 A10까지의 셀에 저장되어 있다면 다음과 같이 입력합니다.
2. excelCopy code
   =SKEW(A1:A10)
3. 함수 실행: 입력한 SKEW 함수를 실행하기 위해 Enter 키를 누릅니다.
4. 결과 확인: 함수가 실행되면 지정된 셀 범위에 있는 데이터 집합의 비대칭도에 대한 값을 반환합니다.

SKEW 함수는 데이터 집합의 비대칭도를 측정하는 데 사용됩니다. 결과 값은 해당 데이터가 평균을 중심으로 얼마나 비대칭인지를 나타내는 지표입니다. 0에 가까운 값은 데이터가 대칭에 가까움을 나타내고, 양수 값은 오른쪽으로 치우쳤음을 나타내며, 음수 값은 왼쪽으로 치우쳤음을 나타냅니다.

 

 

 

 

4.함수 사용팁

SKEW 함수를 사용할 때 유용한 몇 가지 팁은 다음과 같습니다.

1. 데이터 검토: SKEW 함수를 사용하기 전에 데이터를 검토하여 데이터가 어떻게 분포되어 있는지를 이해합니다. 이는 SKEW 함수의 결과를 해석하는 데 도움이 됩니다.
2. 대표성 있는 데이터: 가능한 한 데이터가 대표성을 가지고 있는지 확인하세요. 대표성 있는 데이터가 아니라면 비대칭도 측정이 왜곡될 수 있습니다.
3. 다양한 데이터 집합: 다양한 유형의 데이터 집합에 SKEW 함수를 적용하여 다양한 상황에서의 비대칭도를 측정합니다. 이는 데이터 분석에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
4. 데이터 정제: 데이터에 이상치가 있는 경우 SKEW 함수의 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 이상치를 제거하고나 대체하는 등의 데이터 정제 작업이 필요할 수 있습니다.
5. 비교: 서로 다른 데이터 집합의 비대칭도를 비교하여 데이터의 특성을 비교하고 분석합니다. 이는 데이터 집합 간의 차이점을 이해하는 데 도움이 됩니다.
6. 다른 지표와 결합: SKEW 함수의 결과를 다른 통계 지표와 결합하여 데이터의 특성을 보다 정확하게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 평균과 표준편차와 같은 지표를 함께 고려할 수 있습니다.
7. 문서화: 분석 결과를 문서화하여 다른 사용자와 결과를 공유하거나 나중에 검토할 수 있도록 합니다. 이를 통해 분석의 투명성과 재현성을 유지할 수 있습니다.

위의 팁을 활용하여 SKEW 함수를 더욱 효과적으로 활용할 수 있습니다.

5.주의사항

SKEW 함수를 사용할 때 주의해야 할 몇 가지 사항은 다음과 같습니다.

1. 대표성 있는 데이터 사용: SKEW 함수의 결과를 해석할 때는 데이터가 대표성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 대표성이 없는 데이터는 비대칭도 측정에 왜곡을 초래할 수 있습니다.
2. 이상치의 영향: 데이터에 이상치가 있는 경우 SKEW 함수의 결과가 왜곡될 수 있습니다. 이상치를 제거하거나 적절하게 처리하여 데이터의 신뢰성을 높여야 합니다.
3. 정규성 가정: SKEW 함수는 데이터가 정규분포를 따른다고 가정합니다. 따라서 비정규적인 데이터에는 적용하기 어려울 수 있습니다. 비정규적인 데이터의 경우 비대칭도 측정이 의미가 없을 수 있습니다.
4. 결과 해석: SKEW 함수의 결과를 해석할 때는 주의가 필요합니다. 결과가 양수일 때는 오른쪽으로 비대칭되었음을 나타내며, 음수일 때는 왼쪽으로 비대칭되었음을 나타냅니다. 그러나 절대값이 클수록 비대칭도가 더 크다는 것을 의미하지는 않습니다.
5. 비교의 한계: 서로 다른 데이터 집합 간의 비대칭도를 비교할 때는 주의가 필요합니다. 데이터의 크기, 범위, 분포 등이 서로 다르기 때문에 비교 결과가 신뢰할 수 없을 수 있습니다.
6. 다른 지표와 함께 사용: SKEW 함수의 결과를 다른 통계 지표와 함께 고려하는 것이 중요합니다. 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해서는 평균, 중앙값, 표준편차 등과 함께 사용하는 것이 좋습니다.

이러한 주의사항을 염두에 두고 SKEW 함수를 사용하면 데이터의 비대칭도를 신뢰성 있게 측정할 수 있습니다.