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산포도 재기

OpenStax의 주간반은 사분위범위가 26.5점이지만 야간반은 11점뿐입니다.

어느 선생님이 두 반에서 같은 시험을 채점했습니다(지어낸 예). 1반 다섯 명은 70, 75, 80, 85, 90점, 2반 다섯 명은 60, 60, 80, 100, 100점입니다. 두 반 모두 평균이 80점이라서, 평균만 적은 보고서로는 두 반이 똑같아 보입니다. 하지만 1반은 모든 점수가 80점에서 10점 안쪽에 있고, 2반은 다섯 명 가운데 네 명이 80점에서 20점씩 떨어져 있습니다. 1반은 다 같이 같은 수업을 들어도 되겠지만, 2반은 60점을 받은 두 학생과 100점을 받은 두 학생에게 서로 다른 도움이 필요할지도 모릅니다. 선생님에게는 점수가 얼마나 흩어져 있는지 알려 주는 수가 하나 더 필요합니다. 이렇게 변량이 흩어진 정도를 하나의 수로 나타낸 값을 산포도라고 합니다. 아래에서는 범위, 사분위범위, 표준편차를 차례로 구합니다. 뒤에 나오는 OpenStax 교재의 주간반과 야간반은 같은 일을 실제 자료로 보여 줍니다.

범위는 값 두 개만, 사분위수는 가운데 절반을 봅니다

범위는 가장 큰 값에서 가장 작은 값을 빼서 구합니다. 앞의 두 반이라면 90 − 70 = 20점과 100 − 60 = 40점입니다. 구하기는 쉽지만 값 두 개에만 기대고, 그 두 값은 자료에서 가장 덜 전형적인 값일 때가 많습니다. 사분위수를 쓰면 이 약점이 줄어듭니다. 먼저 자료를 정렬해 중앙값을 찾는데, 이 중앙값을 Q2라고도 부릅니다. 아래쪽 절반의 중앙값이 제1사분위수 Q1, 위쪽 절반의 중앙값이 제3사분위수 Q3입니다. n이 홀수이면 OpenStax 교재는 중앙값을 어느 절반에도 넣지 않습니다. 자료의 약 4분의 1이 Q1 이하에, 약 4분의 3이 Q3 이하에 있습니다. 사분위범위 IQR = Q3 − Q1은 자료의 가운데 절반이 차지하는 폭입니다.

OpenStax 교재는 통계 수업을 듣는 두 반을 비교합니다. 주간반의 다섯 수 요약은 최솟값 32, Q1 56, 중앙값 74.5, Q3 82.5, 최댓값 99이므로 IQR은 82.5 − 56 = 26.5입니다. 야간반은 25.5, 78, 81, 89, 98이고 IQR은 89 − 78 = 11입니다. 범위는 67과 72.5로 두 반 모두 큽니다. 그런데 IQR을 보면 야간반의 가운데 절반이 훨씬 촘촘하게 모여 있습니다. 이 다섯 수를 한 그림에 담으면 상자그림이 됩니다. Q1부터 Q3까지 상자를 그리고 중앙값 자리에 선을 그은 뒤, 가장 작은 값과 가장 큰 값까지 수염을 뻗습니다.

편차를 제곱한 다음에 평균을 내는 까닭

표준편차는 범위나 IQR과 달리 모든 변량을 계산에 씁니다. 출발점은 편차입니다. 그런데 편차는 더하면 늘 0이 되니 그대로는 쓸 수 없습니다. 그래서 편차를 제곱해 모두 양수로 만든 다음 평균을 내고, 원래 단위로 돌아오도록 제곱근을 씌웁니다. 표본이라면 OpenStax 교재는 제곱의 합을 n이 아니라 n − 1로 나누고, 이렇게 얻은 값을 표본 표준편차 s라고 합니다. 쪽지 시험 점수 6, 8, 9, 7, 10(평균 8)의 편차는 −2, 0, 1, −1, 2이고 제곱의 합은 10입니다. 표본 분산은 10 ÷ 4 = 2.5, s = √2.5로 약 1.58점입니다. n − 1 대신 n으로 나누면 모집단의 값 σ = √2, 약 1.41이 나옵니다. 중학교 수학에서 배우는 분산은 이쪽, 편차 제곱의 평균입니다. 앞의 두 반에 s를 구하면 1반은 약 7.91점, 2반은 딱 20점입니다.

s를 대충 읽는 방법이 있습니다. 종 모양 자료라면 값의 약 3분의 2가 평균에서 표준편차 1개 거리 안에, 약 95%가 2개 거리 안에 있습니다. 모든 변량에 같은 수를 더하면 값이 함께 움직이므로 IQR도 s도 그대로입니다. 모든 변량을 2배 하면 둘 다 2배가 됩니다. 표준편차도 평균처럼 저항성이 없어서, 극단적인 값 하나가 s를 크게 부풀릴 수 있습니다. IQR은 그런 값을 거의 알아채지 못합니다.

불러오는 중

끌어서 돌리고, 휠이나 두 손가락으로 확대하세요.

OpenStax 야간반 점수 22개에 「퍼짐」을 켰습니다. 초록 상자는 Q1 = 78부터 Q3 = 89까지이고, 음영 띠는 평균 ± 표준편차 1개입니다. 25.5점을 70점까지 끌어 올리고 s와 IQR이 얼마나 바뀌는지 비교해 보세요.
범위최댓값 − 최솟값
Q1과 Q3아래쪽·위쪽 절반의 중앙값
IQR(사분위범위)Q3 − Q1, 가운데 절반의 폭
다섯 수 요약최솟값, Q1, 중앙값, Q3, 최댓값
표본 표준편차 s√(Σ(x − x̄)² ÷ (n − 1))
  1. 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9의 범위는?
  2. 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9의 Q1은?
  3. 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9의 Q3은?
  4. OpenStax 주간반(Q1 = 56, Q3 = 82.5)의 IQR은?
  5. 야간반(Q1 = 78, Q3 = 89)의 IQR은?
  6. 점수 6, 8, 9, 7, 10. 표본 분산(제곱합 ÷ (n − 1))은?
  7. 그 점수들의 표본 표준편차 s를 소수 둘째 자리까지?
  8. 모든 점수를 2배로 해 12, 16, 18, 14, 20이 되었습니다. s는 소수 둘째 자리까지?
  9. 모든 점수에 5점을 더했습니다. 표준편차는?
    • 5 커진다
    • 그대로다
    • 2배가 된다
    • 5 작아진다
  10. 극단값 하나에 가장 덜 흔들리는 퍼짐의 척도는?
    • 범위
    • 표준편차
    • IQR
    • 모두 같다
자주 하는 실수
  • 1, 5, 5, 5, 9와 1, 1, 5, 9, 9는 범위가 둘 다 8이니 흩어진 정도가 같다고 하기 범위는 양 끝 두 값만 봅니다. 앞의 자료는 세 값이 평균 5에 모여 있고, 뒤의 자료는 네 값이 양 끝에 있습니다. IQR은 4와 8, s는 약 2.83과 4로 차이가 납니다. 흩어진 정도를 비교할 때는 범위만 보지 말고 IQR이나 표준편차도 함께 보세요.
  • 2, 4, 6의 편차 −2, 0, 2를 더해 「흩어진 정도가 0」이라고 하기 편차의 합은 어떤 자료에서도 0입니다. 평균에서 떨어진 거리를 재려면 부호를 없애야 하고, 제곱이 그 방법입니다. 제곱 4, 0, 4의 합은 8입니다.
  • 2, 4, 6에서 8 ÷ 2 = 4를 표준편차라고 하기 4는 표본 분산이고 단위도 제곱 단위입니다. 분산은 단위가 「점의 제곱」처럼 바뀌어서 점수와 그대로 비교할 수 없습니다. 제곱근을 씌운 s = 2라야 자료와 같은 단위가 됩니다.
선생님 메모중학교 1~3학년군 성취기준 [9수04-07]은 「분산과 표준편차를 구하고 자료의 분포를 설명할 수 있다」, [9수04-08]은 「공학 도구를 이용하여 자료를 상자그림으로 나타내고 분포를 비교할 수 있다」입니다. 용어 목록에는 산포도, 편차, 분산, 표준편차, 사분위수, 상자그림이 있고, 사분위범위라는 말은 따로 없습니다. 여기서 막히는 곳은 두 군데입니다. 하나는 나누는 수입니다. 중학교에서는 분산을 편차 제곱의 평균으로 배우므로 n으로 나눕니다. 그래서 같은 쪽지 시험 점수라도 분산은 2, 표준편차는 √2(약 1.41)입니다. 이 과정의 s는 OpenStax 교재처럼 n − 1로 나눈 값(약 1.58)이니, 계산하기 전에 어느 쪽인지 먼저 말해 주세요. 고등학교 확률과 통계는 표본분산과 표본표준편차를 S², S로 씁니다. 다른 하나는 단위입니다. 시험 점수의 분산은 「점의 제곱」이라 뜻이 와닿지 않는데, 이것이 제곱근을 씌우는 진짜 까닭입니다. 상자그림은 해설에 적힌 대로 두 집단을 나란히 놓고 비교할 때 가장 잘 이해됩니다. 주간반과 야간반이 좋은 예입니다.
핵심 정리
  • 범위 = 최댓값 − 최솟값, 간단하지만 쉽게 흔들림.
  • Q1, Q3 = 두 절반의 중앙값, IQR = Q3 − Q1은 저항성이 있음.
  • 표본 표준편차 s는 편차 제곱의 합을 n − 1로 나눔.
  • 같은 수를 더하면 퍼짐은 그대로, 몇 배 하면 퍼짐도 그만큼.
이 과정의 출처 (7)
  • Curriculum: 교육부 고시 제2022-33호 [별책 8] 수학과 교육과정 (ncic.re.kr/inv/org/download.do?year=2022&seq=10003559&orgType=ogi4, PDF read 2026-10-19: 초등학교 5~6학년군 [6수04-01] 평균의 의미, 고려 사항 「평균을 구하는 방법뿐만 아니라 그 의미를 직관적으로 파악하게 한다」; 중학교 1~3학년군 [9수04-01] 중앙값·최빈값과 대푯값 고르기, [9수04-07] 분산과 표준편차, [9수04-08] 상자그림으로 분포 비교, 용어 변량·대푯값·중앙값·최빈값·도수분포표·산포도·편차·분산·표준편차·사분위수·상자그림; 고등학교 확률과 통계 용어 표본평균·모평균·표본분산·표본표준편차와 기호 X̄, S², S, N(m, σ²); 실용 통계 [12실통02-04] 대푯값과 산포도 고르기)
  • Middle-school variance as the mean of the squared deviations: EBS Math 중3 「분산과 표준편차」 (www.ebsmath.co.kr/resource/rscView?cate=123500&cate2=123510&cate3=123511&rscTpDscd=RTP10&grdCd=MGRD03&sno=24525&type=S, read 2026-10-19)
  • Textbook: OpenStax, Introductory Statistics 2e by Barbara Illowsky and Susan Dean, 2.3 measures of location, quartiles as medians of the lower and upper halves, IQR, 1.5 × IQR outlier rule, 13 real estate prices, 11 salaries, day and evening class test scores (openstax.org/books/introductory-statistics-2e/pages/2-3-measures-of-the-location-of-the-data)
  • 2.5 measures of the center (.../pages/2-5-measures-of-the-center-of-the-data)
  • 2.6 skewness and the mean, median and mode, the three ten- and sixteen-value data sets (.../pages/2-6-skewness-and-the-mean-median-and-mode)
  • 2.7 measures of the spread, sample standard deviation with n − 1 (.../pages/2-7-measures-of-the-spread-of-the-data)
  • Trimmed mean only: Federal Reserve Bank of Dallas, Trimmed Mean PCE inflation rate (dallasfed.org/research/pce and /research/pce/descr)

확인한 날: 2026-10-17