경영통계학 - 자료에 극단값이 포함된 경우 극단값은 반드시 제외해야 하는가

1 서론

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, 실험 설계의 오류나 측정의 실수로 발생할 수도 있다. 예를 들어, 기업의 연간 수익 데이터를 분석할 때 대부분의 기업이 1억 원에서 10억…(생략)