학생, 작가, 연구자를 위해 만들었어요
AI 통계 풀이기 조건까지 확인
신뢰구간, 가설 검정, 확률, 분포, 회귀 — 어떤 방법이 맞는지 밝히고, 가정을 확인하고, 결과가 무슨 뜻인지 설명해요.
결과
결과가 여기에 표시돼요.
네 단계로 통계 질문하기
데이터와 질문 입력
요약 값을 입력하거나 작은 데이터 세트를 붙여 넣거나, 최대 5 MB의 문제 사진을 업로드하세요.
수준 고르기
대학교가 기본으로 선택돼 있어요. 기초 확률이라면 고등학교로 바꾸고, 설명 방식도 선택하세요.
방법 따라가기
그 방법이 왜 맞는지, 조건을 만족하는지, 숫자를 대입한 각 공식을 읽어 보세요.
해석하고 연습하기
답변은 그 숫자가 맥락에서 무슨 뜻인지, 검증하는 방법, 연습 문제로 마무리돼요. 더 필요하면 AI 채팅에서 이어 가세요.
통계 답변에 포함되는 것
풀이 예시: 평균에 대한 95% 신뢰구간
예시 질문의 표본을 살펴볼게요: n = 40, x̄ = 72, s = 8. 모표준편차를 모르므로 자유도 n − 1 = 39인 t 분포를 써요. 관측값이 40개이므로 점수가 약간 치우쳐 있더라도 표본 평균의 표집 분포는 정규 분포에 가까워요.
표준오차는 s ÷ √n = 8 ÷ √40 ≈ 1.265예요. 신뢰수준 95%, 자유도 39에서 임계값 t*는 약 2.023이므로 오차 한계는 2.023 × 1.265 ≈ 2.56이에요. 신뢰구간은 72 ± 2.56, 즉 약 69.4에서 74.6이에요.
해석은 계산만큼 중요해요: 실제 평균 점수가 약 69.4에서 74.6 사이에 있다고 95% 신뢰할 수 있어요. 95%는 방법에 대한 설명이에요 — 이렇게 만든 구간 100개 중 약 95개가 실제 평균을 포함한다는 뜻이지, 이 특정 구간이 맞을 확률이 95%라는 뜻이 아니에요.
평균과 표준편차 같은 요약 값을 다시 확인하려면 브라우저에서 바로 쓰는 무료 통계 계산기와 표준편차 계산기를 이용하세요.
피할 수 있게 도와주는 흔한 오해
p-값은 귀무가설이 참일 확률이 아니에요
p-값은 귀무가설이 참이라고 할 때 이만큼 또는 더 극단적인 데이터가 나올 확률이에요. 가설 자체가 얼마나 그럴듯한지에 대해서는 직접 말해 주지 않아요.
기각하지 못한 것은 증명이 아니에요
귀무가설을 기각하지 못했다는 것은 증거가 충분히 강하지 않았다는 뜻이지, 귀무가설이 옳다는 뜻이 아니에요.
상관관계는 인과관계가 아니에요
관찰 연구에서 r이 강하게 나와도 한 변인이 다른 변인의 변화를 일으킨다는 것을 보여 주지는 않아요.
왜 n − 1로 나눌까요
n 대신 n − 1로 나누면 모분산을 편향 없이 추정하는 표본분산이 돼요. 그 제곱근이 s예요.
자주 묻는 질문
요약 값이나 텍스트로 붙여 넣은 작은 데이터 세트에 가장 잘 맞아요. 스프레드시트 파일은 열 수 없으니, 먼저 요약 값을 계산하고(통계 계산기가 도움이 돼요) 방법에 대해 물어보세요.
일반적인 기초·중급 수업 내용을 다뤄요: z와 t 절차, 비율, 카이제곱 검정, 분산분석 기초, 상관과 선형 회귀, 그리고 확률 법칙과 정규·이항·포아송 분포.
그릴 수는 없어요. 중심, 퍼짐, 치우침, 색칠된 꼬리 영역 같은 모양을 설명해 줘서 직접 스케치하거나 그래프로 그릴 수 있어요.
Pro 요금제에서는 포함되어 있어 사용되지 않아요*(*공정 사용: 글쓰기·학습·코드 도구 합산 하루 최대 300회). 요금제가 없으면 입력한 질문은 2크레딧, 사진을 추가하면 3크레딧이 사용돼요. 로그인하지 않았다면 답변의 앞부분이 무료 미리 보기로 표시돼요.
수업에 따라 달라요. 풀이 방법을 공부하고 내 풀이와 비교하며, AI 도구에 관해 교수자가 정한 규칙을 지키세요.
네 — 분포표 찾기와 반올림은 실수가 잦은 부분이에요. 핵심 값을 다시 계산하고, 해석이 원래 질문에 답하고 있는지 확인하세요.
어떤 검정을 써야 할지 모르겠나요?
방법, 그 조건, 쉬운 말로 된 해석을 확인한 다음 비슷한 문제를 풀어 보세요.
통계 질문 설명받기- 조건 확인
- 숫자보다 공식 먼저
- 맥락에 맞춘 결과 해석