ADsP 통계분석

 

통계

특정 집단을 대상으로 수행한 조사나 실험을 통해 나온 결과에 대한 요약 표현

자료의 수집, 정리, 해석이 핵심

 

표본조사

- 모집단 : 조사하고자 하는 대상 집단 전체

- 원소 : 모집단 구성개체

- 표본 : 모집단의 일부 원소 (부분집합 subset)

- 모수 : 모집단의 속성, 특징을 나타내는 통계값 (모평균, 모표준편차, 모상관계수)

- 모집단의 정의, 표본의 크기, 조사방법, 조사기간, 표본추출방법을 정확하게 명시

 

dataset : 관찰대상으로부터 속성들을 측정한 자료들의 모임

row 행 : 관찰대상(개체)

col 열 : 속성, 변수, 측정 자료

 

질적변수

자료의 값이 아니라 각 값이 나타내는 의미를 나타내는 값으로 이뤄진 변수

- 명목형 자료 : 분류를 목적으로 사용하는 자료. 명목변수. 성별.

- 순위형 자료 : 순서로 분류할 때 사용하는 자료. 서열.

 

양적변수(숫자)

측정 대상의 크기를 나타내는 값 자체를 사용하는 값으로로 이뤄진 변수

- 이산형 자료 : 셀 수 있는 값을 나타낼 때 사용하는 자료. 바차트.

- 연속형 자료 : 측정 대상의 크기 변화가 연속적일 때 사용하는 자료. 히스토그램.

 

표본추출방법 : 모집단을 대표할 수 있는 표본 추출

 

확률표본추출

- 단순랜덤추출법 : 복원(한 번 뽑고 리셋하고 다시 뽑고), 비복원(한 번 뽑으로 나머지만 갖고 다시 한번 뽑고) 추출. 임의의 n개 추출하는 방법. 각 샘플이 선택될 확률은 동일.

- 계통 추출법 : 모집단의 개체에 1, 2, ..., N 이라는 일련번호를 부여한 후 첫 번째 표본을 임의로 선택하고 일정 간격으로 다음 표본을 선택하는 방법.

- 층화추출법 : 20대, 30대, 40대... 이질적인 원소들로 구성된 모집단에서 각 계층을 고루 대표할 수 있도록 표본 추출

- 집락추출법 : 서울, 대전, 대구, 부산... 군집을 구분하고 군집 별로 단순랜덤추출. 지역표본추출, 다단계표본추출. 서울, 대전, 대구, 부산에 20대, 30대, 40대를 각각 포함하고 있어야 비교가 가능함.

 

비확률표본추출 : 시간없고, 돈도 없을 때 사용하는 방법

- 판단추출법 : 내 판단에 이런 사람만 조사하면 될 거 같애.

- 할당추출법 : 시험에 잘 나옴. 층화 추출법과 유사하나, 표본을 무작위로 추출하지 않음. 4가지 중에서는 가장 확률표본추출과 비슷함.

- 편의추출법 : 실제 많이 쓰임. 편의상 여기만 조사해.

- 눈덩이표집 snowball sampling : 조사하기 힘든 대상을 조사. 소개받아서 조사하는 방법. 동성애.

 

척도 scale 의 종류 : 시험에 많이 나옴

- 명목척도 : 성별, 선수 등번호. 가장 낮은 수준의 척도로 단지 측정대상의 특성만 구분하기 위하여 숫자나 기호를 할당한 것으로 특성 간의 양적인 분석을 할 수 없고, 특성간에 대소의 비교도 할 수 없다. 빈도수만 나타냄.

- 서열척도 : 측정대상의 특성들을 구분하여 줄 뿐만 아니라 이들 사이의 상대적인 크기를 나타낼 수 있고, 서로 간에 비교도 가능한 척도. 순위를 매길 수 있음.

- 등간척도 : 명목척도와 서열척도의 특징을 모두 갖고 있으면서 크기가 어느정도인지, 특성간의 차이가 어느 정도나 되는지 파악이 가능한 척도. 온도. 사칙연산이 안됨.

- 비율척도 : 사칙연산 가능. 가장 높은 수준의 척도로서 가장 자세한 정보를 제공. 서로의 구분, 크기의 비교, 크기의 차이, 그리고 특성들 간의 계산까지 가능한 수준. 모두 숫자로 표현되고 그것들의 계산이 가능한 척도.

 

통계분석 statistical analysis

특정한 집단이나 불확실한 현상을 대상으로 자료를 수집해 대상 집단에 대한 정보를 구하고 적절한 통계분석방법을 이용해 의사결정을 하는 과정. 대상 집단에 대한 정보 자료를 요약 정리한 결과, 숫자나 그림으로 정리된 각종 통계

- 통계적 추론 : 수집된 자료를 이용해 대상집단(모집단)에 대해 의사결정을 하는 것. 추정, 가설검정, 예측.

- 기술통계 : 수집된 자료를 정리 요약하기 위해 사용되는 기초통계. 자체로도 여러 용도로 쓰이나 대개 자세한 통계적 분석을 위한 전 단계 역할.