여러 숫자에서 최솟값과 최댓값 쪽 극단값을 같은 개수만큼 제외한 뒤 평균을 계산합니다. 시험 점수, 리뷰 평점, 실험값, 통계 데이터처럼 이상치의 영향을 줄이고 싶을 때 사용할 수 있습니다.

절사평균은 데이터를 작은 값부터 큰 값까지 정렬한 뒤, 양쪽 끝의 일부 값을 제외하고 남은 값만으로 계산한 평균입니다. 일반 평균은 모든 값을 그대로 더해 나누기 때문에 극단적으로 큰 값이나 작은 값에 쉽게 영향을 받습니다. 반면 절사평균은 이상치의 영향을 줄여 데이터의 중심 경향을 더 안정적으로 볼 수 있습니다.

예를 들어 점수가 72, 75, 78, 80, 81, 82, 84, 100이고 한쪽에서 1개씩 절사한다면, 가장 낮은 72와 가장 높은 100을 제외합니다. 남은 값인 75, 78, 80, 81, 82, 84의 평균이 절사평균입니다. 이처럼 절사평균은 극단값을 제거한 뒤 평균을 구하므로, 평가 점수나 실험 데이터처럼 일부 값이 전체 평균을 왜곡할 수 있는 상황에 유용합니다.

일반 평균은 모든 데이터를 동일하게 반영합니다. 그래서 하나의 값이 지나치게 크거나 작으면 평균이 실제 체감과 다르게 보일 수 있습니다. 예를 들어 대부분의 점수가 70~80점대인데 한 명만 100점을 받으면 전체 평균이 올라갑니다. 이때 절사평균을 사용하면 가장 높은 점수와 가장 낮은 점수를 제외해 더 대표성 있는 평균을 확인할 수 있습니다.

절사평균은 심사 점수, 리뷰 평점, 스포츠 채점, 실험 측정값, 설문조사 결과처럼 극단값이 포함될 가능성이 있는 데이터에 적합합니다. 특히 여러 심사위원의 점수 중 최고점과 최저점을 제외하고 평균을 내는 방식은 절사평균의 대표적인 활용 예시입니다.

데이터가 많지 않다면 한쪽에서 1개씩 제외하는 방식이 직관적입니다. 데이터가 충분히 많다면 5%, 10%, 20% 절사평균처럼 비율을 사용할 수 있습니다. 다만 절사 비율이 너무 높으면 실제 데이터가 과도하게 제거될 수 있으므로, 일반적으로는 5~10% 수준에서 먼저 비교해보는 것이 좋습니다.

중앙값은 데이터를 정렬했을 때 가운데 위치한 값이고,절사평균은 극단값을 제거한 뒤 남은 값의 평균입니다.가중평균은 각 값의 중요도나 비중이 다를 때 사용하는 평균입니다. 따라서 이상치 영향을 줄이고 싶다면 절사평균, 가운데 대표값을 보고 싶다면 중앙값, 항목별 반영 비율이 다르다면 가중평균을 사용하는 것이 적절합니다.