MS 엑셀(EXCEL)파헤치기 -기타 통계관련 함수(AGGREGATE, SKEW, KURT) 정리

이번 포스팅은 엑셀의 통계함수 정리의 마지막 포스팅인데요..

잘 사용하지는 않지만, 고급기능으로 데이터를 분석하거나 수집할 때 쓰이는 함수 입니다.

본인도 거의 업무에는 사용해보지 않았지만, 향후 유요하게 쓰일일이 있을거 같아서 알아두고 있는 함수입니다.

엑셀의 기타 통계 함수는 기본적인 평균, 중앙값, 표준편차, 분산 등 외에도 데이터의 분포 특성, 집계, 오류 처리, 숨겨진 행 무시 등 다양한 고급 통계 분석에 활용됩니다. 대표적으로 AGGREGATE, SKEW, KURT 함수가 있으며, 이들은 데이터의 비대칭성(왜도), 뾰족함(첨도), 오류 및 숨겨진 행 처리 등에서 강력한 기능을 제공합니다. 아래에서 각 함수의 원리와 예시를 5개씩 들어 상세히 설명합니다.

1. AGGREGATE 함수

기능 및 원리

• AGGREGATE 함수는 여러 통계/집계 함수를 하나의 함수로 통합해 제공하며, 오류값 무시, 숨겨진 행 무시 등 다양한 옵션을 지원합니다.
• 합계, 평균, 개수, 최댓값, 최솟값, 중앙값, 표준편차, 분산, n번째 큰/작은 값 등 19가지 통계 함수를 선택적으로 사용할 수 있습니다.
• 오류값이나 숨겨진 행이 많은 데이터 분석에서 특히 유용합니다.

기본 구문

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=AGGREGATE(function_num, options, array, [k])

• function_num: 사용할 함수 번호(예: 1=AVERAGE, 4=MAX, 5=MIN, 14=LARGE, 15=SMALL 등)
• options: 오류값, 숨겨진 행, SUBTOTAL/AGGREGATE 무시 여부(0~7)
• array: 계산할 데이터 범위
• k: n번째 값이 필요한 함수에서 사용(LARGE, SMALL 등)

AGGREGATE 함수 예제 5개

1. 오류값 무시하고 평균 계산

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=AGGREGATE(1, 6, A1:A10)

A1:A10 범위의 평균을 계산하며, 오류값은 무시.

1. 오류값 무시하고 숫자 개수 세기

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=AGGREGATE(2, 6, A1:A10)

오류가 포함된 데이터에서 숫자 셀의 개수만 집계.

1. 오류값 무시한 최댓값 찾기

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=AGGREGATE(14, 6, A1:A10)

오류가 있는 셀은 무시하고 최댓값 반환.

1. 두 번째로 작은 값 찾기

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=AGGREGATE(15, 6, A1:A10, 2)

오류값을 무시하고 두 번째로 작은 값 반환.

1. 숨겨진 행 무시하고 합계 계산

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=AGGREGATE(9, 5, A1:A10)

숨겨진 행을 무시하고 A1:A10의 합계를 계산.

 

2. SKEW 함수 (왜도/비대칭도)

기능 및 원리

• SKEW 함수는 데이터 집합의 **왜도(Skewness, 비대칭도)**를 계산합니다.
• 왜도는 데이터 분포가 평균을 기준으로 얼마나 비대칭적인지를 나타내는 값입니다.

기본 구문

text

=SKEW(number1, [number2], ...)

• number1, number2...: 왜도를 계산할 데이터(최소 3개 필요)

SKEW 함수 예제 5개

1. 기본 왜도 계산

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=SKEW(A1:A10)

A1:A10 데이터의 왜도 계산.

1. 양의 왜도(오른쪽 치우침) 예시

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=SKEW(1, 2, 3, 4, 10)

양수 결과(오른쪽 꼬리).

1. 음의 왜도(왼쪽 치우침) 예시

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=SKEW(-10, 1, 2, 3, 4)

음수 결과(왼쪽 꼬리).

1. 대칭 분포(왜도 0 근처)

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=SKEW(3, 4, 5, 4, 3)

결과가 0에 가까움(대칭).

1. 다중 범위 왜도 계산

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=SKEW(A1:A5, B1:B5)

두 범위의 데이터를 합쳐 왜도 계산.

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3. KURT 함수 (첨도/뾰족함)

기능 및 원리

• KURT 함수는 데이터 집합의 **첨도(Kurtosis, 뾰족함)**를 계산합니다.
• 첨도는 데이터 분포가 평균을 중심으로 얼마나 뾰족하거나 평평한지를 나타냅니다.

기본 구문

text

=KURT(number1, [number2], ...)

• number1, number2...: 첨도를 계산할 데이터(최소 4개 필요)

KURT 함수 예제 5개

1. 기본 첨도 계산

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=KURT(A1:A5)

A1:A5 데이터의 첨도 계산.

1. 정규분포(첨도 0 근처)

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=KURT(10, 10, 10, 10, 10)

결과가 0에 가까움(정규분포와 유사).

1. 뾰족한 분포(첨도 양수)

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=KURT(5, 15, 25, 35, 45)

양수 결과(뾰족한 분포).

1. 평평한 분포(첨도 음수)

text

=KURT(1, 2, 3, 4, 100)

음수 결과(평평한 분포).

1. 다중 범위 첨도 계산

text

=KURT(A1:A5, B1:B5)

두 범위의 데이터를 합쳐 첨도 계산.

 

4. 기타 활용 및 실전 팁

• AGGREGATE 함수는 오류값, 숨겨진 행, SUBTOTAL/AGGREGATE 함수 포함 여부 등 다양한 옵션을 통해 복잡한 데이터 집계와 통계 분석을 간단하게 처리할 수 있습니다.
• SKEW, KURT 함수는 데이터의 분포 특성을 정밀하게 분석할 때 필수적입니다. 특히 품질 관리, 금융, 과학 데이터 분석에서 데이터의 대칭성, 뾰족함, 이상치 여부를 평가하는 데 유용합니다.
• 이 함수들은 기본 통계 함수만으로는 알기 어려운 데이터의 분포 특성을 파악하는 데 매우 효과적입니다.

 

5. 요약 표

함수명	주요 기능 및 특징	사용 예시
AGGREGATE	오류·숨김 행 무시, 다양한 통계/집계 함수 통합	=AGGREGATE(1,6,A1:A10)
SKEW	데이터의 왜도(비대칭도) 계산	=SKEW(A1:A10)
KURT	데이터의 첨도(뾰족함) 계산	=KURT(A1:A5)

엑셀의 기타 통계 함수는 데이터의 분포 특성, 오류 처리, 숨겨진 행 관리 등 고급 통계 분석과 실무 데이터 정리에 매우 유용합니다.
이 함수들을 적절히 활용하면, 복잡한 데이터에서도 핵심적인 통계적 의미와 품질 정보를 효과적으로 추출할 수 있습니다.