통계 계산기（평균・중앙값・분산・표준편차・사분위수）
쉼표・공백・줄바꿈으로 구분된 숫자 데이터를 붙여넣기만 하면 평균값・중앙값・최빈값・범위・분산과 표준편차（모집단・표본 모두）・사분위수（Q1〜Q3）・도수분포표와 히스토그램까지 한 번에 계산해주는 무료 통계 계산기입니다.
Tips
- 데이터는 쉼표・공백・줄바꿈 중 어느 것으로 구분해도 상관없습니다. 엑셀의 열을 그대로 복사&붙여넣기 해도 올바르게 인식됩니다.
- 표본표준편차（n−1로 나누는 불편분산）는 수집한 데이터가 모집단 전체가 아니라 일부 표본일 때 사용합니다. 전수조사라면 모집단 분산을 사용하세요.
- 사분위 범위（IQR）는 이상치의 영향을 잘 받지 않기 때문에 평균값이나 범위보다 데이터의 산포를 더 견고하게 파악할 수 있는 지표입니다.
- 최빈값이 여러 개 있는 경우 모두 표시됩니다. 모든 값의 출현 횟수가 같으면 "최빈값 없음"으로 표시됩니다.
- 히스토그램의 계급（구간） 수는 스터지스 공식（데이터 수로 자동 산출）으로 결정되므로, 데이터 수가 많을수록 계급이 더 세분화됩니다.
자주 묻는 질문
여담이지만 ― "표준편차"라는 용어는 언제 탄생했을까
"표준편차（standard deviation）"라는 용어를 처음 사용한 사람은 통계학자 칼 피어슨으로 알려져 있습니다. 1893년 논문에서 이 용어를 도입해, 그때까지 제각각으로 불리던 "평균제곱오차의 제곱근" 개념에 통일된 이름을 부여했습니다. 피어슨은 기술통계학의 기초를 다진 인물 중 한 명으로, 상관계수（피어슨 적률상관계수）와 카이제곱 검정에도 이름을 남겼습니다.
분산을 n으로 나눌지 n−1로 나눌지의 논쟁은 통계학에서 "표본"과 "모집단"의 차이를 이해하는 데 중요한 논점입니다. 표본평균을 사용해 분산을 계산하면 실제 모집단 분산보다 약간 작게 추정되는 경향이 있기 때문에（자유도 손실）, 표본으로부터 모집단을 추정할 때는 n−1로 나눔으로써 편향되지 않은（불편） 추정량을 얻을 수 있습니다. 이를 제안한 사람은 로널드 피셔로, 20세기 전반의 통계학에 큰 영향을 미쳤습니다.
사분위수와 상자그림（박스플롯）을 널리 보급시킨 사람은 미국의 통계학자 존 튜키입니다. 1970년대에 "탐색적 데이터 분석（Exploratory Data Analysis）"이라는 개념을 제창하며, 복잡한 수식에 의존하기 전에 먼저 손으로 직접 데이터의 형태를 대략 파악하는 것의 중요성을 강조했습니다. 상자그림은 지금도 이상치를 시각화하는 데 널리 사용되고 있습니다.