Z-SCORE2 [Excel] 이상치 (Outlier) 확인: 표준 점수 (Z-score) 표준 점수 (Z-score)를 이용해서 이상치 (Outlier)를 확인해 보자! 표준 점수 (Z-score)를 알아보자. Z-score는 한글 명칭과 같이 모든 데이터를 표준화해서 동일한 값으로 변환하는 것이다. 예를 들면, 평균 (mean)이 10이고 표준편차 (SD)가 1인 정규 분포 데이터를 "0" 값을 기준으로 데이터의 ± 편차를 정규화된 Z-score로 변환할 수 있다. Z-score 수식은 다음과 같다. Z-score = (측정값 - 평균) / 표준편차 다양한 범위 값들이 데이터의 평균과 표준편차를 사용하여 공통적인 값인 Z-score로 변환되는 것이다. 아래 히스토그램은 정규분포 데이터 300개로 작성된 것으로 데이터는 측정 농도 값으로 평균은 10.007, 표준편차는 0.979를 나타낸다... 2024. 4. 8. 이상치 (Outlier) 확인 방법 이상치 (outlier) 확인 방법들과 처리 과정을 알아보자!이상치 (outlier) 또는 이상값은 표본 시료에서 측정된 값들 중에 현저하게 벗어난 값을 의미한다.다르게 설명하면, 원인을 알 수 없는 오류로 측정된 결과 값이다. 동일한 조건에서 측정된 값들은 중앙값을 기준으로 일정 범위에서 벗어나는 오차를 나타낸다.측정값은 중앙을 기준으로 많이 측정되고, 중앙에서 멀어지면 측정된 값의 빈도가 감소한다. 이런 분포는 자연계에서 나타나는 정규분포 형태로 나타난다. 이상치는 정규분포를 벗어 측정값으로 규정된다. 이상치를 식별하고, 적절히 처리하는 것이측정된 결과를 외곡시키지 않으므로 중요하다.예를 들면, A (흑색)와 B (녹색) 그룹의 측정값을 비교하는 과정에서첫번째 테스트에서 A 그룹의 평균값이 11.3.. 2024. 3. 18. 이전 1 다음 728x90 반응형
