정규 확률 그림(normal probability plot)은 데이터 분포가 얼마 만큼 정규분포(normal distribution)로 분포되어있는지 보여준다.
정규 확률 그림(normal probability plot)을 단계별로 하나씩 그려본다.
1단계: 데이터를 입력한다.
2단계: z-값을 계산한다.
아래 함수를 가지고 데이터의 z-값(z-value)을 구한다.
=NORM.S.INV((RANK(A2, $A$2:$A$16, 1)-0.5)/COUNT(A:A))
3단계: 정규확률그림(normal probability plot) 그리기
다음으로, 정규확률그림(normal probability plot)을 그린다.
A2:B16을 선택한다.
삽입 > 차트 > 분산형(x,y) 또는 거품형 차트 삽입에 들어간다.
분산형을 선택하면, 아래 그래프가 나온다.
x-축은 데이터 값, x 축에 대응되는 z-값(z-value)이 나온다.
자율적으로 보기좋게 수정할 수 있다.
정규 확률 그림(normal probability plot) 해석하기
도표에 점들에 분포가 45º 기울기로 분포해있으면 정규분포에 가깝다고 본다.
예시 데이터 분포에서 보면 데이터 값 20 이상에 점들이 45 º 직선에서 벗어나는 경향성을 보이고 있다. 그러므로 정규분포가 아니라고 볼 수 있다.
정규 확률 그림(normal probability plot)은 정확한 통계 계측은 아니지만, 간편하게 정규 분포도를 알 볼 수 있다.
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