최빈값이란 무엇인가 쉽게 이해하는 통계 개념

최빈값은 데이터에서 가장 자주 나타나는 값을 말합니다.
예를 들어, 반 친구들의 신발 사이즈를 조사하면 가장 많이 나온 사이즈가 바로 최빈값입니다.
또한, 음식점에서 가장 많이 팔린 메뉴나 설문조사에서 가장 많이 선택된 답변도 모두 최빈값에 해당합니다.
실제로 최근 실무 보고서에서는 상품별 반품률 데이터를 분석할 때 평균과 함께 최빈값을 활용해, 대부분 상품이 낮은 반품률을 보인다는 사실을 알 수 있었습니다.
이렇게 최빈값은 FineBI 같은 데이터 분석 도구를 통해 쉽게 찾을 수 있어, 여러분이 데이터에서 가장 흔한 특징을 빠르게 파악하는 데 큰 도움이 됩니다.

최빈값 정의

최빈값이란

최빈값은 데이터에서 가장 자주 나타나는 값을 뜻합니다.
예를 들어, 시험 점수 중에서 여러 학생이 같은 점수를 받았다면, 그 점수가 최빈값입니다.
통계학에서는 최빈값을 확률변수 X의 확률질량함수(pmf)나 확률밀도함수(pdf)가 가장 큰 값을 의미한다고 설명합니다.
이산형 데이터에서는 가장 많이 나온 값이 최빈값이고, 연속형 데이터에서는 확률밀도함수가 최대인 지점이 최빈값입니다.
범주형 데이터 분석에서 자주 사용하며, 여러 값이 같은 빈도로 나타날 때는 최빈값이 여러 개가 될 수 있습니다.
예를 들어, 성적이 70, 70, 80, 90이면 70이 최빈값입니다. 만약 80과 90이 각각 두 번씩 나오면 두 값 모두 최빈값이 됩니다.

통계 용어로 최빈값은 도수가 가장 많은 계급의 계급값을 의미합니다. 여러 집단에서 각각 다른 최빈값이 나올 수 있고, 두 개 이상의 값이 동시에 최빈값이 될 수도 있습니다.

중심 경향성

데이터를 분석할 때, 중심 경향성 지표는 데이터의 중심을 보여줍니다.
중심 경향성에는 평균값, 중앙값, 최빈값이 있습니다.
이 세 가지는 데이터의 대표값으로 많이 사용됩니다.
아래 표를 보면 각 대표값의 특징을 쉽게 알 수 있습니다.

대표값 종류	정의 및 특성	특이값 영향	활용 및 의미
산술평균	가장 일반적 대표값, 특이값에 민감	민감함	연속형 자료 중심 경향성 표현
중앙값	데이터 중간 위치 값, 특이값 영향 없음	영향 받지 않음	특이값 존재 시 대표값으로 적합
최빈값	가장 빈도 높은 값, 범주형 자료 대표값	영향 받지 않음	빈도 중심 대표값, 특이값 영향 없음

정규분포에서는 평균, 중앙값, 최빈값이 모두 같은 값을 가집니다.
비대칭 분포에서는 세 값이 다르게 나타납니다.
여러 대표값을 함께 사용하면 데이터의 분포와 특성을 더 정확하게 파악할 수 있습니다.

최빈값 계산

계산 방법

데이터에서 가장 많이 나온 값을 찾으려면 직접 빈도를 세거나, 엑셀이나 R 같은 도구를 사용할 수 있습니다.
엑셀에서는 MODE.SNGL 함수로 단일 최빈값을 구할 수 있습니다. 여러 값이 반복될 때는 MODE.MULT 함수를 사용하면 됩니다.
아래와 같이 수식을 입력하면 쉽게 결과를 얻을 수 있습니다.

MODE.SNGL 함수:
=MODE.SNGL(B2:G2)
MODE.MULT 함수:
여러 최빈값이 있을 때 모두 반환합니다.

이 함수들은 최대 254개의 값을 한 번에 처리할 수 있습니다.
반복되는 값이 없으면 MODE.SNGL은 #N/A 오류를 보여줍니다.

R에서는 table() 함수를 사용해 각 값의 빈도를 구하고, max()로 가장 큰 빈도를 찾습니다.
which() 함수를 이용해 최빈값의 위치를 알 수 있습니다.

freq <- table(Job)
maxfreq <- max(freq)
which(freq == maxfreq)

이렇게 다양한 방법으로 데이터를 분석하면, 가장 흔한 특징을 빠르게 파악할 수 있습니다.

여러 최빈값

데이터를 살펴보면, 최빈값이 하나만 나오는 경우도 있지만 두 개 이상 나올 때도 있습니다.
예를 들어, 시험 점수에서 80점과 90점이 각각 두 번씩 나왔다면 두 점수 모두 최빈값입니다.
엑셀의 MODE.MULT 함수는 이런 상황에서 여러 값을 한 번에 보여줍니다.
범주형 데이터나 설문조사 결과처럼 값이 겹치는 경우, 여러 최빈값이 나올 수 있습니다.

여러 최빈값이 있을 때는 모두 함께 분석해야 데이터의 특징을 정확하게 이해할 수 있습니다.

없는 경우

모든 데이터에 최빈값이 있는 것은 아닙니다.
연속형 자료에서는 각 값이 모두 다르거나, 빈도가 비슷하게 나타나면 최빈값이 없을 수 있습니다.
예를 들어, 한 집단의 평균 연령이 20대여도 실제로 20대가 한 명도 없을 수 있습니다.
이런 경우에는 데이터가 특정 값에 집중되어 있지 않기 때문에 대표성이 떨어집니다.
분포가 쌍봉형이거나 값이 고르게 퍼져 있을 때도 최빈값이 존재하지 않을 수 있습니다.
이럴 때는 히스토그램 같은 그래프를 활용해 데이터의 분포를 직접 확인하는 것이 좋습니다.

최빈값, 평균·중앙값과의 차이

평균과 비교

평균은 모든 데이터를 더한 뒤 데이터 개수로 나눈 값입니다. 대부분의 학생이 시험 점수를 합산해 평균을 구해본 경험이 있을 것입니다. 하지만 평균은 극단적으로 큰 값이나 작은 값이 있으면 쉽게 영향을 받습니다.
예를 들어, 50가구 중 25가구가 500만 원의 소득을 가지고, 24가구는 500만 원에서 2,000만 원 사이의 소득을 가지며, 단 1가구가 50억 원의 소득을 가진 경우를 생각해보세요. 이때 평균 소득은 1억 원이 넘게 나오지만, 실제로 대부분의 가구는 500만 원 수준의 소득을 가집니다. 이처럼 평균은 극단값에 민감해 대표값으로 적절하지 않을 수 있습니다.
반면, 최빈값은 가장 자주 나타나는 값으로, 극단값의 영향을 받지 않습니다. 소득 데이터에서 최빈값은 500만 원이 되어, 실제로 가장 흔한 소득 수준을 잘 보여줍니다.

평균은 전체 데이터의 중심을 산술적으로 보여주지만, 이상치가 많거나 분포가 비대칭일 때는 왜곡될 수 있습니다.

중앙값과 비교

중앙값은 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 가운데 위치한 값입니다. 중앙값은 극단값의 영향을 거의 받지 않기 때문에, 분포가 한쪽으로 치우친 경우에도 대표값으로 자주 사용됩니다.
예를 들어, 점수 데이터 [75, 80, 100, 100, 100]을 살펴보면, 중앙값은 100입니다. 이 데이터에서 최빈값도 100이고, 평균은 91입니다. 중앙값과 최빈값은 같지만, 평균은 다르게 나타납니다.
또한, 타이타닉 데이터셋처럼 결측치가 많거나 이상치가 존재하는 경우, 평균 대신 중앙값이나 최빈값으로 데이터를 보완하는 것이 더 적합합니다. 중앙값은 데이터의 순서를 반영하고, 최빈값은 가장 많이 나타난 값을 보여줍니다.

중앙값은 데이터의 중간을 나타냅니다.
최빈값은 가장 자주 등장하는 값을 보여줍니다.
평균은 모든 값을 합산해 나눈 값입니다.

각 대푯값의 특징

아래 표를 통해 대표값 세 가지의 정의, 장점, 단점을 한눈에 비교할 수 있습니다.

대표값	정의	장점	단점
평균	모든 값을 더해 개수로 나눈 값	데이터가 고르게 분포할 때 적합	극단값에 민감, 왜곡 가능
중앙값	정렬 후 가운데 위치한 값	극단값 영향 적음, 치우친 분포에 유리	데이터 전체를 반영하지 않음
최빈값	가장 자주 나타나는 값	숫자가 아닌 자료에도 사용 가능, 빈도 파악에 유용	최빈값이 없거나 여러 개일 수 있음

데이터가 대칭 분포를 보이면 평균, 중앙값, 최빈값이 비슷하게 나타납니다. 하지만 극단값이 있거나 분포가 비대칭이면, 중앙값이나 최빈값이 더 안정적인 대표값이 됩니다.

이처럼 각각의 대표값은 데이터의 특성에 따라 해석이 달라집니다. 분포가 한쪽으로 치우치거나, 특정 값이 반복적으로 많이 나타나는 경우에는 최빈값이 데이터의 중심을 더 잘 설명할 수 있습니다.

최빈값 활용

일상 사례

여러분은 일상에서 데이터를 자주 접한다. 예를 들어, 체중을 기록할 때 평균값은 전체 흐름을 보여준다. 하지만 최빈값은 특정 체중대가 얼마나 자주 나타나는지 알려준다. 시험 성적을 분석할 때도 가장 많이 받은 점수를 확인하면, 어느 점수대에 학생들이 몰려 있는지 알 수 있다. 소득 분포를 볼 때는 가장 흔한 소득 구간을 파악해 사회의 경제적 특성을 이해할 수 있다.
이처럼 최빈값은 여러분이 대량의 정보를 빠르게 해석하고, 합리적인 결정을 내리는 데 도움을 준다.

일상에서 최빈값을 활용하면, 데이터의 중심이 어디에 있는지 쉽게 파악할 수 있다.

비즈니스 분석

기업에서는 데이터를 분석해 전략을 세운다. 은행별 신용대출 금리 구간별 비중 데이터를 보면, 각 은행이 집중하는 금리 구간을 최빈값으로 파악할 수 있다.

은행마다 대출 금리 전략이 다르다.
토스뱅크는 높은 금리를 적용하는 고객 비중이 높다.
카카오뱅크는 낮은 금리로 안전한 고객을 대상으로 한다.
이런 분석은 단순히 금리 수준만 보는 것이 아니라, 대출 상환 리스크까지 반영한 비즈니스 의사결정에 활용된다.
데이터 분석가가 최빈값과 그 맥락을 이해하지 못하면 잘못된 해석을 할 수 있다.
여러분이 비즈니스 데이터를 분석할 때, 최빈값을 활용하면 시장의 흐름과 고객의 특성을 빠르게 파악할 수 있다.

FineBI 데이터 분석

FineBI는 다양한 데이터 소스를 통합해 분석할 수 있는 셀프 서비스 BI 도구다. 여러분은 여러 데이터베이스와 시스템에서 데이터를 가져와 한 번에 분석할 수 있다. FineBI의 ETL 및 ELT 기능을 사용하면 데이터를 쉽게 전처리하고 통합할 수 있다. 실시간 분석 기능을 통해 데이터 편집 후 즉시 결과를 확인할 수 있다.
최신 데이터가 반영된 정확한 최빈값 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있다.
FineBI에서는 다음과 같은 방식으로 최빈값 분석을 할 수 있다.

다양한 차트와 시각화 도구를 사용해 최빈값을 한눈에 확인할 수 있다.
협업 기능을 통해 팀원들과 분석 결과를 공유하고, 대시보드에서 실시간으로 의견을 나눌 수 있다.
데이터 포털을 활용해 중요한 지표와 알림을 설정하면, 비즈니스 의사결정에 필요한 정보를 놓치지 않는다.

FineBI를 활용하면 여러분은 데이터의 흐름을 빠르게 파악하고, 최빈값을 기반으로 신속하게 전략을 세울 수 있다.

최빈값 장점과 한계

장점

최빈값은 여러분이 데이터를 분석할 때 여러 가지 이점을 제공합니다.
아래 표를 보면 최빈값의 대표적인 장점을 쉽게 이해할 수 있습니다.

최빈값의 대표적 장점	구체적 설명 및 예시
이상값의 영향을 받지 않음	극단적으로 큰 값이나 작은 값이 있어도 최빈값은 변하지 않습니다. 예를 들어, 자료가 1, 2, 2, 2, 3, 78이든 1, 2, 2, 2, 3, 8이든 최빈값은 모두 2입니다.
질적 자료 분석에 유일하게 사용 가능	혈액형처럼 숫자가 아닌 명목자료에도 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 대학생 12명의 혈액형을 조사했을 때 A형이 가장 많으면 A형이 최빈값입니다.
숫자가 질적인 의미를 가질 때 유일한 대푯값	지역번호처럼 숫자가 단순한 수치가 아니라 특정 의미를 가질 때도 최빈값을 대표값으로 쓸 수 있습니다. 예를 들어, 051, 042 중 042가 가장 많으면 042가 최빈값입니다.

최빈값은 특히 이상값이 많은 데이터나, 숫자가 아닌 자료를 분석할 때 매우 유용합니다.
여러분이 설문조사 결과나 범주형 데이터를 다룰 때 최빈값을 활용하면, 데이터의 중심 경향을 쉽게 파악할 수 있습니다.

한계

최빈값은 장점이 많지만, 모든 상황에서 완벽하지는 않습니다.
다음과 같은 한계점이 있습니다.

최빈값은 관측치가 다양하지 않을 때만 효과적입니다.
평균처럼 모든 데이터를 대표하지 못합니다. 중심 경향치로서 제한적으로 사용해야 합니다.
여러 개의 최빈값이 동시에 존재하거나, 아예 없을 수도 있습니다.
주로 이산형 변수나 범주형 자료에만 적합합니다.
데이터 분포 전체를 대표하는 데 한계가 있습니다.
왜도나 이상치에 대해 평균이나 중앙값만큼 강하지 않습니다.

이처럼 최빈값은 데이터의 특성에 따라 해석이 달라질 수 있습니다.
여러분이 데이터를 분석할 때, 최빈값만으로 결론을 내리면 중요한 정보를 놓칠 수 있습니다.

주의점

최빈값을 사용할 때는 몇 가지 주의할 점이 있습니다.
명목척도 자료에서는 순서가 없고 연산이 불가능합니다.
이런 경우 평균을 구할 수 없으니, 최빈값만 사용해야 합니다.
하지만 명목척도 변수의 숫자는 단순한 코드일 뿐, 실제 수치적 의미가 없습니다.
따라서 최빈값을 해석할 때는 단순히 가장 많이 나온 값이라는 점만 기억해야 합니다.
만약 평균이나 중앙값과 혼용해서 해석하면 오류가 생길 수 있습니다.
또한, 서열척도나 등간척도와 혼동해서 최빈값을 잘못 사용하는 경우도 있습니다.

통계에서 산술평균이 전체의 불평등을 숨길 수 있는 것처럼, 최빈값도 데이터의 척도와 특성을 무시하면 오해를 불러일으킬 수 있습니다.
여러분이 최빈값을 사용할 때는 데이터의 종류와 특성을 충분히 고려해야 합니다.
단순 빈도 이상의 해석을 경계하고, 다른 대표값과 함께 분석하면 더 정확한 결론을 얻을 수 있습니다.

최빈값 쉽게 이해하기

시각화 활용

여러분이 데이터를 분석할 때, 시각화는 최빈값을 빠르게 이해하는 데 큰 도움이 됩니다.
최빈값을 효과적으로 보여주는 그래프에는 여러 가지가 있습니다.

상자 그림(Box Plot)
상자 그림은 데이터의 중앙값, 사분위수, 이상치, 그리고 최빈값을 한눈에 보여줍니다. 여러 그룹의 분포를 비교할 때도 유용합니다.
원형 그래프(Pie Plot)
원형 그래프는 각 범주가 전체에서 차지하는 비율을 원 형태로 표현합니다. 최빈값이 차지하는 비중을 쉽게 확인할 수 있습니다.
막대 그래프(Bar Plot)
막대 그래프는 각 값의 빈도를 막대의 높이로 나타냅니다. 최빈값이 가장 높은 막대로 표시되어 쉽게 찾을 수 있습니다.

아래 표를 보면 각 그래프의 특징과 최빈값 시각화에 어떻게 활용되는지 알 수 있습니다.

그래프 유형	주요 특징	최빈값 시각화와의 관련성
상자 그림(Box Plot)	중앙값, 사분위수, 이상치 등 분포 정보 제공	최빈값 포함 분포 정보를 한눈에 파악 가능
원형 그래프(Pie Plot)	범주별 비율을 직관적으로 표현	최빈값이 차지하는 비중을 쉽게 확인 가능
막대 그래프(Bar Plot)	각 값의 빈도를 막대 높이로 표현	최빈값이 가장 높은 막대로 표시됨

Tip: FineBI에서는 60가지 이상의 차트와 다양한 스타일을 제공하므로, 여러분은 데이터를 원하는 방식으로 자유롭게 시각화할 수 있습니다.
시각화를 활용하면 복잡한 데이터도 쉽게 이해할 수 있습니다.

실습 팁

여러분이 직접 최빈값을 구해보고 싶다면, 간단한 데이터셋과 코드를 활용해 실습할 수 있습니다.
학생 100명의 점수 분포를 무작위로 생성하고, 각 점수별 빈도수를 계산하는 파이썬 코드를 예로 들어보겠습니다.

import random

scores = [random.randint(60, 100) for _ in range(100)]
freq = {}
for score in scores:
    freq[score] = freq.get(score, 0) + 1

for score in sorted(freq):
    print(f"{score}: {'+' * freq[score]}")

이 코드를 실행하면 각 점수별 빈도수가 '+' 기호로 표시되어, 최빈값이 어디에 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다.

여러분은 와인 품질 데이터셋을 활용해 평균, 중앙값, 최빈값 등 다양한 통계량을 직접 구해볼 수 있습니다. 이 데이터셋은 UCI 머신러닝 저장소에서 제공되며, 품질 등급 예측이나 데이터 정제 실습에도 적합합니다.

House Price 데이터셋에서는 결측치가 많은 변수들을 확인하고, 최빈값으로 결측치를 대체하는 방법을 배울 수 있습니다. 예를 들어, NA 값이 많은 변수는 삭제하고, 일부 변수는 최빈값이나 평균, 중앙값으로 채워 넣습니다. 이런 전처리 과정은 실제 데이터 분석에서 매우 중요합니다.

실습을 할 때는 데이터의 분포를 먼저 확인하세요.
최빈값이 여러 개일 수도 있으니, 모든 빈도수를 꼼꼼히 살펴보는 습관을 들이면 좋습니다.
FineBI와 같은 도구를 활용하면 복잡한 데이터도 쉽게 시각화하고, 실습 결과를 팀원과 공유할 수 있습니다.
여러분이 직접 데이터를 다루면서 최빈값의 의미와 활용법을 익히면, 데이터 분석 능력이 크게 향상됩니다.

데이터를 분석하거나 일상에서 정보를 해석할 때, 어떤 값이 가장 전형적인지 알고 싶다면 다음을 기억하세요.

자료에서 가장 많이 나타나는 값이 바로 중심을 보여줍니다.
여러 개의 대표값이 있을 수 있고, 상황에 따라 적절한 값을 선택해야 합니다.
극단치가 있어도 흔한 값을 쉽게 찾을 수 있습니다.
데이터 분포를 이해하고 대표값을 고르는 데 중요한 역할을 합니다.

실제로 활용하면, 데이터의 빈도 중심을 빠르게 파악할 수 있습니다. 하지만 여러 값이 동시에 나타나거나 대표성이 약할 때는 주의가 필요합니다. FineBI 같은 도구를 사용하면 여러분도 직접 데이터를 시각화하고 분석하며, 대표값의 의미를 쉽게 익힐 수 있습니다.

최빈값