요약 변수(Summary Variable)와 파생 변수(Derived Variable)

 

요약 변수(Summary Variable)와 파생 변수(Derived Variable)는 데이터 분석 및 통계에서 중요한 역할을 하는 변수 유형입니다. 이 두 가지 변수의 개념과 차이를 설명하겠습니다.

요약 변수 (Summary Variable):
요약 변수는 기존의 데이터 집합에서 정보를 추출하여 요약한 결과를 나타내는 변수입니다. 이 변수는 데이터를 더 간결하게 표현하고 중요한 통계량을 요약함으로써 데이터 집합의 특징을 파악하기 쉽게 합니다. 주로 기존 데이터의 통계적 특성을 나타내기 위해 사용됩니다.

예를 들어, 어떤 학급의 학생들의 시험 점수 데이터가 있다고 가정해 봅시다. 이 데이터 집합에서 평균 점수, 중간값, 표준 편차, 최고 점수, 최저 점수 등을 계산하여 이러한 통계량을 요약 변수로 사용할 수 있습니다. 이로써 학급의 전반적인 성적 분포를 이해할 수 있습니다.

파생 변수 (Derived Variable):
파생 변수는 기존의 변수를 사용하여 새로운 변수를 생성하는 것을 의미합니다. 이 새로운 변수는 기존 데이터로부터 추출되거나 계산되며, 종종 데이터 집합 내의 패턴, 관계 또는 도메인 특성을 더 잘 이해하기 위해 사용됩니다.

예를 들어, 나이 변수와 출생 연도 변수가 있는 경우, 이 두 변수를 사용하여 "현재 연도 - 출생 연도"를 계산하여 "나이"라는 파생 변수를 만들 수 있습니다. 이 파생 변수는 연령대 분석을 수행하는 데 사용될 수 있습니다.

요약 변수와 파생 변수는 데이터 분석의 과정에서 데이터를 이해하고 해석하는 데 큰 도움을 줍니다. 요약 변수는 데이터를 간결하게 표현하고 파생 변수는 데이터의 다양한 측면을 탐색하기 위한 도구로 사용됩니다. 이러한 변수들은 다양한 분야에서 활용되며, 데이터 과학, 통계, 비즈니스 분석 등에서 중요한 역할을 합니다.