지난 주에도 산술평균이 왜 대푯값으로 사용될까에 대해 생각해보고 글을 적어봤습니다만, 다시 생각을 정리해보니, 그때 생각했던 건 산술평균이 가지는 의미였네요..
편차의 합이 0이 된다는 것 자체가 산술평균값이 그 변량의 중심임을 나타낸다는 것이니깐.
아무튼 변량의 중심을 나타낸다는 것과, 일일이 변량 하나하나를 생각하지 않고 대푯값이라는 하나의 값만 생각하면 되는 것과 무슨 관계가 있을까 하는 의문은 여전합니다.
그래서 더 생각해봤는데, 산술평균이란 것은 변량의 총합/변량의 개수니깐, 변량의 총합을 일단 알아야 한단 말이죠. 변량의 총합은 개별적인 변량이 어떤 값을 가지냐에 따라 달라질 수 있는 것이고요..
산술평균이 이전보다 오르거나 내려가려면, (변량의 개수는 일정하다는 가정하에), 변량의 총합도 오르거나 내려야 하는거고, 그러기 위해선 전반적으로 변량의 값도 오르거나 내려야함.
대표적인게 계절별 평균기온. 여름과 겨울의 평균기온을 비교했을 때, 여름이 더 높음. 이렇게 나오는건 여름이 겨울보다 기온이 더 높은 날이 전반적으로 더 많기 때문. 그래서 여름과 겨울의 기온을 비교할 때, 날마다 하나하나 다 비교하기 보단, 평균 기온 하나만으로 비교해도 됨. 여름과 겨울의 기온 양상을 평균기온으로도 잘 나타낼 수 있으니깐.
물론 극단적으로 하나의 값만 엄청 커지고, 나머지들은 다 내렸는데, 그 커진 양이 내린 양을 다 덮고도 남는다면, 이런 경우에도 평균은 올라가긴 하죠..., 하지만 이런 경우는 제외하고..
그래서 이렇게 산술평균 하나만으로 자료를 이루는 변량의 값들의 변화 양상을 파악할 수 있는 경우가 있으니, "산술평균은 대푯값 역할을 할 수 있다"가 되는 것 아닌가...
다만, 이상치라는 극단적인 변량이 있는 경우엔, 적절치 못하고.
네 맞습니다. 다만 산술평균이 대푯값으로써 잘 기능하려면 몇가지 조건을 만족해야 됩니다. 첫째 데이터의 분포가 중심을 기준으로 대칭에 가까워야 됩니다. 둘째 데이터가 중심에 몰려있고 좌우 극단으로 갈수록 드물어야 합니다. 셋째 자료가 몰려있는 지점이 하나이고 그곳이 중심이어야합니다.
데이터의 분포가 중심을 기준으로 대칭에 가까워야 하는 조건이 들어가는건 편차의 총합이 0이라는 것 때문이겠죠? 저는 편차의 총합이 0이라는 것이 곧 산술평균이 변량의 중심임을 의미한다고 이해했는데, 이 생각을 할 때 수직선이나 좌표공간에서 원점이 왜 중심이 되는지를 떠올렸거든요.
이러한 조건들을 만족하지 않는경우 예를 들어 이상치가 있거나 좌우대칭이 아닌경우 절사평균 (상위 k% 하위 k%극단값들을 제외한 산술평균)이나 중앙값이 더 적절합니다
중앙값을 쓰는 대표적인 예로 중위소득이 있습니다. 소득의 분포는 중심에 대하여 대칭이 아니며 극단적으로 높은 이상치들이 존재하기 때문입니다.