경영통계학 – 자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는가

2 극단값의 정의와 특징
3 극단값을 제외하는 이유
3.1 데이터 분석의 정확성 향상
3.2 통계 분석의 왜곡 방지
3.3 의사결정의 안정성 보장
4 극단값을 제외하지 않는 경우
4.1 극단값의 정보적 가치
4.2 극단값이 나타내는 중요한 경고 신호
4.3 의사결정에 미치는 긍정적인 영향
5 극단값을 제외하는 것과 제외하지 않는 것의 비교
6 결론

–

경영통계학에서 데이터를 분석할 때, 극단값(Outlier)은 중요한 문제로 다뤄진다. 극단값은 다른 데이터와 비교하여 현저하게 크거나 작은 값으로, 분석 결과에 큰 영향을 미칠 수 있다. 그러나 이러한 극단값을 반드시 제외해야 하는지에 대한 논의는 여전히 진행 중이다. 일부 분석에서는 극단값을 제외함으로써 데이터의 정확성을 높이고 분석의 신뢰성을 강화할 수 있지만, 다른 경우에서는 극단값이 중요한 정보를 담고 있을 수 있기 때문에 이를 제외하는 것이 적절하지 않다는 의견도 있다.
이 글에서는 극단값이 포함된 자료에 대해 극단값을 반드시 제외해야 하는지에 대한 논의를 다룰 것이다. 극단값을 제외하는 이유와 극단값을 포함한 분석의 장점에 대해 다양한 관점에서 분석하고, 두 가지 방법을 비교하여 결론을 도출할 것이다.

2 극단값의 정의와 특징

극단값은 주어진 데이터 세트에서 다른 관측값들과 현저하게 다른 값을 나타내는 데이터를 말한다. 이는 자연적인 변동성에 의한 것일 수도 있고,