윈스럽(Winsor)은 주로 통계학 및 데이터 분석 분야에서 사용되는 개념으로, 특정 데이터를 다룰 때 극단적인 값(outlier)의 영향을 줄이기 위해 활용된다. 이 방법은 데이터의 상위 및 하위 일부를 잘라내고, 그 대신에 해당 범위의 최극값을 사용하여 평균이나 분산 등의 통계량을 계산하는 기법이다.

윈스럽은 '윈스럽화'라고도 불리며, 일반적으로 윈스럽의 임계값은 데이터를 분포하는 분위수(quantile)를 기준으로 설정된다. 일반적인 적용 방법은 5%의 하위 및 상위 값을 잘라내고, 나머지 90%의 데이터를 이용하는 것이다. 이를 통해 극단적인 값이 평균이나 분산에 미치는 영향을 줄일 수 있으며, 보다 안정적인 통계적 분석 결과를 도출할 수 있다.

윈스럽은 주로 산업, 경제학, 생물통계학 등 다양한 분야에서 데이터의 신뢰성을 높이고, 표본의 변동성을 관리하기 위해 활용된다. 이 방법은 특히 데이터 세트에 극단적인 값이 많거나 존재할 때 유용하며, 이상치를 포함한 통계적 추론의 오류를 줄이는 데 기여한다.