KURT함수 : 데이터 분포의 첨도 측정하기

엑셀의 KURT함수는 데이터 분포의 첨도를 측정하는 강력한 도구입니다. 첨도는 데이터 분포의 꼬리가 얼마나 뾰족한지를 나타내며, 이를 통해 데이터의 극단적 특성을 분석할 수 있습니다. KURT함수의 기본 개념부터 실제 사용 방법까지 자세히 살펴보겠습니다.

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KURT함수 란?

KURT 함수는 데이터의 첨도를 계산하여 분포의 뾰족함과 평평함을 평가하는 통계 함수입니다. 첨도는 데이터 분포가 정규 분포와 비교했을 때 얼마나 극단적인 값이 존재하는지를 나타냅니다.

• 첨도(Curtosis): 데이터의 꼬리 부분이 얼마나 두꺼운지, 즉 극단적인 값이 얼마나 존재하는지를 측정합니다.
• 정규 분포의 첨도: 정규 분포의 첨도는 0입니다.

KURT함수 의 구문

엑셀에서 KURT 함수는 다음과 같은 구문을 사용합니다:

=KURT(숫자1, [숫자2], ...)

• 숫자1, 숫자2, …: 첨도를 계산할 데이터 셋입니다.

예를 들어, 데이터 셋 [1, 2, 3, 4, 5]의 첨도를 계산하려면 다음과 같이 입력합니다:

=KURT(1, 2, 3, 4, 5)

KURT 함수 사용 예제

KURT 함수의 사용 예를 통해 첨도를 어떻게 측정할 수 있는지 알아보겠습니다.

예제 데이터

값
10
12
15
20
50

위의 데이터가 있다고 가정할 때, 이 데이터의 첨도를 측정하기 위해 KURT 함수를 사용합니다:

=KURT(10, 12, 15, 20, 50)

이 함수는 데이터의 첨도 값을 반환합니다. 첨도 값이 0보다 크면 데이터 분포의 꼬리가 두껍다는 의미이며, 0보다 작으면 꼬리가 얇다는 의미입니다.

첨도 해석하기

첨도 값은 데이터의 분포를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 첨도 > 0: 데이터가 정규 분포보다 더 뾰족하며 극단적인 값이 많이 존재합니다.
• 첨도 < 0: 데이터가 정규 분포보다 더 평평하며 극단적인 값이 적습니다.
• 첨도 = 0: 데이터 분포가 정규 분포와 유사합니다.

예를 들어, 데이터가 첨도가 2.5라면, 이는 데이터가 정규 분포보다 더 뾰족하다는 것을 의미합니다.

KURT 함수의 활용

KURT 함수를 활용하면 다양한 분야에서 데이터의 특성을 분석할 수 있습니다.

• 금융: 주식의 가격 변동성 분석
• 의료: 환자의 질병 발병 패턴 분석
• 마케팅: 소비자 행동 분석

첨도 분석을 통해 데이터의 극단적인 행동을 이해하고, 이를 바탕으로 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다.

결론

엑셀의 KURT 함수는 데이터의 첨도를 분석하는 강력한 도구입니다. 첨도 분석을 통해 데이터 분포의 특성을 보다 깊이 이해하고, 데이터의 극단적인 특성을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확한 데이터 분석과 의사 결정을 할 수 있습니다.

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자료 출처 : 오빠두엑셀 https://www.oppadu.com/