변동 계수 (CV, Coefficient of Variation) 개념, 계산, 적용

변동 계수는 상대 표준 편차라고도 불리며, 표준 편차 (Standard Deviation)를 평균 (Average)으로 나눈 것이다.

 

변동 계수 = 표준 편차 / 평균

 

Excel에서 쉽게 구현 할 수 있다.

값 V에 대하여 다음과 같이 셀에 입력하면 변동 계수 %를 구할 수 있다.

 

=Round(Stdev(V1 , V2, ...  Vn)/Average(V1, V2, .... Vn)*100,0)

 

Round : 자릿수 반올림 (필수 아니며 콤마 뒤에 값 조절하여 자릿수 조정 가능)

Stdev : 표준 편차

Average : 평균

 

변동 계수는 같은 단위를 가지는 평균값으로 나누어주기 때문에, 서로 다른 단위를 갖는 값끼리 비교할 수 있다.

 

예시) 

그래프

 

표준편차 (SD)와 그래프의 에러바를 보면, 그룹 A가 더 높은 변동성을 갖는 것처럼 보일 수 있다.

하지만, 평균값으로 나눠준 CV를 비교 시 B가 더 높은 변동성을 갖는 것을 알 수 있다.

 

다만, 이러한 특징으로 인하여, 절대값이 작은 Parameter는 실제로 좋은 실험결과임에도, 변동성이 높은 것으로 나타나기 때문에 주의가 필요하다.

 

예를 들어, Zetasizer 등을 통하여 측정한 입자의 다분산도 (Polydispersity Index, PDI)나 제타전위 (Zeta Potential)의 경우가 있다.

 

유전자와 약물을 전달하는 Nanoparticle의 경우, 일반적으로 0.2 이하면, 단분산에 가까운 균질한 물질인 편에 속한다.

하지만, CV 값을 통해서 비교 시 100에 가까운 값도 쉽게 볼 수 있으며, 0 mV에 가까운 제타전위 경우도 마찬가지이다.

 

이럴 경우, 측정값의 정밀성 등에 관하여 측정 장비 제조사의 가이드를 참고하는 것도 도움이 될 수 있다.

https://www.materials-talks.com/what-is-the-zeta-deviation/