IQR(Inter Quartile Range)은 데이터의 분포를 측정하고자 할 때 사용되는 통계적 지표 중 하나입니다.
데이터의 분포를 측정할 때, 우리는 일반적으로 중앙값, 최소값, 최대값, 분산 등의 통계적 측도를 사용합니다.
IQR은 데이터의 중앙값 주변에 위치한 데이터의 분포를 나타내는 측도입니다.
IQR은 데이터를 크기순으로 정렬한 후에, 25% 지점(1사분위수)과 75% 지점(3사분위수)을 찾은 후 이 둘의 차이를 구한 것입니다. 즉, IQR은 상위 25%와 하위 25% 사이의 범위를 나타냅니다.
즉, IQR = Q3 - Q1 입니다.
IQR은 데이터의 이상치(outlier)를 식별하는 데에 자주 사용됩니다.
이상치란 대부분의 데이터와는 크게 벗어나는 값으로, 데이터 분석에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.
일반적으로, 이상치는 Q1 - 1.5 x IQR 보다 작거나 Q3 + 1.5 x IQR 보다 큰 값으로 정의되며, 이 범위를 벗어나는 데이터를 이상치로 간주합니다.
IQR을 계산하고 이상치를 식별하여 제거하면 보다 정확한 데이터 분석이 가능합니다.
그러나 IQR은 데이터 분포를 측정하는 데 유용한 지표이지만, 몇 가지 단점이 있습니다.
첫째, IQR은 상위 25%와 하위 25% 사이의 범위를 측정하는 지표이므로, 전체 데이터의 분포를 반영하지 못할 수 있습니다.
예를 들어, 데이터가 극단적으로 치우친 경우에는 IQR이 작아지거나 무의미해질 수 있습니다.
둘째, IQR은 이상치를 식별하는 데 사용되는 지표이지만, 이상치를 제거하는 것이 항상 옳은 결정이 아닐 수 있습니다.
데이터의 이상치는 경우에 따라 중요한 정보를 제공할 수도 있기 때문입니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 특정 질병을 진단하는 데 필요한 이상치 데이터가 있을 수 있습니다.
셋째, IQR은 대부분의 경우 분석의 목적에 따라 다른 지표와 함께 사용되어야 합니다. 예를 들어, 평균과 표준편차를 사용하는 경우가 많은데, 이는 IQR보다 데이터의 분포를 더 잘 반영할 수 있기 때문입니다.
따라서, IQR은 데이터 분석에서 유용한 지표 중 하나이지만, 단점을 고려하여 적절하게 사용해야 합니다.