[통계적 품질관리] 산포의 크기가 중요한 이유

 

이번 글의 내용은 '통계적 품질관리 4.0(양희정, 김광수, 정상윤 지음, 한국표준협회미디어)'의 내용을 참조 및 정리 하였습니다.

 

---

 

※ 중심적 경향을 표현하는 값을 기대치라 하지만, 기대치는 차이가 없더라도 흩어져 있는 거리나 모양이 다를 수는 있습니다.

 

산포의 경향(tendency of fluctuation)

 

확률의 종합 즉 그래프의 확률 면점은 늘 1로 동일하므로 평균에서 떨어진 거리 즉 밑변의 길이가 길면 길수록 평균치 주위에 존재하는 확률변수의 양은 작아지게 되어 위의 그림과 같이 완전히 다른 모양으로 나타나게 됩니다. 그러므로 모집단의 해석을 위해서는 데이터들이 중심위치에서 얼마만큼 떨어져 있는지를 표현하는 측도가 매우 중요합니다. 이러한 산포를 나타내는 대표적인 측도가 모표준편차(population standard deviation)입니다.

 

 

 

 

 

긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

---

 

References

 

[1] 양희정, 김광수, 정상윤. 한국표준협회미디어, "빅데이터 시대 품질관리의 내비게이션 통계적 품질관리 4.0", 28 (2019)