광명역세권휴먼시아4단지 로얄동
같은 평형이라도 동에 따라 실거래가가 갈립니다. 비교할 수 있는 모든 평형의모든 동을 실거래로 학습한 프리미엄·순위와 함께 정리했습니다. 동별 편차가 작은 평형은 작다고 그대로 씁니다.
광명시 소하동 · 2010년 준공 · 730세대 · 2026년 9월 12일 재학습 기준
74형 — 동 7개 · 동별 편차 작음
동별 편차가 크지 않습니다 — 어느 동 하나가 특별히 더 높은 가격을 형성하지는 않습니다 (동 7개, 최고·최저 차이 1.0%).
타입 간 차이 0.15% — 뚜렷한 타입 선호 근거는 약합니다.
| 타입 | 프리미엄 | 표본 |
|---|---|---|
| 99A/99A-1 | +0.15% | 109건 |
| 99B | +0.00% | 51건 |
층: 1층 -7.4% · 2층 -3.4% · 저층 -1.0% · 탑층 1.6% (중층 0% 기준)
84형 — 동 6개 · 최고·최저 차이 2.2%
어느 동 하나가 특별히 더 높은 가격을 형성하지는 않습니다. 가장 높은 411동도 중앙값보다 0.7% 높은 데 그쳐 동별 편차가 크지 않습니다.
타입 5종 중 112A 가 로얄타입입니다.
| 타입 | 프리미엄 | 표본 |
|---|---|---|
| 112A | +4.35% | 27건 |
| 113E/113E-1 | +1.56% | 79건 |
| 112D/112D-1 | +1.12% | 78건 |
| 112B | +1.12% | 26건 |
| 113C | +0.00% | 12건 |
층: 1층 -7.9% · 2층 -5.0% · 저층 -1.4% · 탑층 2.6% (중층 0% 기준)
어떻게 골랐나
네 조건을 모두 넘은 동만 로얄동으로 봅니다. 하나라도 빠지면 “동이 몇 개 없어서 전부 로얄” 같은 결과가 나옵니다.
- 같은 평형 동 계수의 중앙값보다 +1.5% 이상
- 표본 오차를 감안한 z ≥ 1.0 — 우연한 순위를 거릅니다
- 그 동의 실거래 5건 이상
- 순위가 상위 (동 개수 ÷ 3) 이내 — 전원 로얄을 구조적으로 막습니다
- 로얄타입은 표준오차가 없어 z 검정 없이 세 조건(중앙값 +1.5% · 실거래 5건 · 상위 타입 수 ÷ 3)으로 봅니다
편차가 작으면 작다고 말합니다
전국 (단지×평형) 조합의 72.6%는 동별 차이가 1.5%에도 못 미칩니다. 그런 평형은 “동별 편차가 크지 않다” 고 그대로 씁니다 — 차이가 없는데 있다고 하는 게 더 나쁩니다.
입주민은 어느 동을 꼽나
아래는 입주민 후기에서 정리한 내용입니다 (2026년 9월 기준). 위의 실거래 학습 결과와 다를 수 있고, 그 차이 자체가 참고가 됩니다 — 생활 편의로 선호되는 동과 실제로 값이 더 나가는 동이 늘 같지는 않습니다.
급매캐치 데이터로 보면 74형·84형 모두 동별 가격 차이가 통계적으로 유의하지 않은 것으로 판정됩니다(로얄동 목록 없음). 표본이 부족해서가 아니라 — 모든 동이 15~44건의 충분한 거래 표본을 갖고 있음에도 — 동간 프리미엄 격차 자체가 완만하기 때문입니다(74형 0~1.15%p, 84형 0~1.99%p).
흥미로운 지점은, 2013·2019년 부동산 매물 광고에서 74형 405동·408동을 "로얄동"으로 소개했다는 점입니다. 실제 데이터상 두 동은 각각 프리미엄 순위 2위·3위에 해당해 방향성은 어긋나지 않지만, 1위인 404동은 어떤 매물 광고에서도 "로얄동"으로 불리지 않았습니다. 즉 이 표현은 입주민 전체의 공통된 선호라기보다 개별 매물 판촉 시점의 중개업소 마케팅 언어에 가깝다고 볼 수 있습니다. 특정 동을 매수 근거로 삼기보다는 참고 정보 정도로 받아들이는 것이 안전합니다.
층 프리미엄은 방향이 뚜렷합니다. 1층(-7%대)·저층이 중층 대비 낮고, 탑층은 두 평형 모두 양(+)의 프리미엄(74형 +1.54%, 84형 +2.56%)을 보입니다. 실제로 2013년 매물 광고에서도 84형 탑층 세대를 "다락방있는 탑층"으로 소개한 바 있어, 다락방(로프트) 옵션이 있는 탑층 세대가 실거래에서도 웃돈을 받는 경향과 맞아떨어집니다.
구조(타입) 프리미엄에서는 84형 112A 타입이 +4.26%로 나머지 타입 대비 뚜렷하게 높습니다. 다만 이 타입을 특정해 선호를 언급한 입주민 후기는 확인되지 않아, 구체적인 이유(향·평면 등)는 데이터만으로 단정하지 않았습니다.