<01. 통계학 개요>
[ ⅰ. 통계학의 정의 ]
관심대상의 자료를 수집, 정리, 요약 → 불확실한 사실에 관해서 과학적인 판단의 기준을 제시 → 자료의 분석 결과로 미래를 예측하는 학문
[ ⅱ. 통계학의 분류 ]
기술통계학, Descripted Statistics | 추론통계학, Inferential Statistics |
도표/ 그림을 통해 자료 정리/ 요약하는 방법 → 수집된 자료의 특성 파악 |
자료에 내재되어 있는 정보 분석 → 불확실한 사실에 대한 추론 |
평균/ 중앙값/ 최빈값/ 분산/ 표준편차 / 비율 등 추론통계학을 위한 사전단계 |
표본의 크기/ 모집단/ 표본/ 모수/ 통계량 등 |
[ ⅲ. 통계학 용어 ]
모집단, Population | 통계연구의 목적이 되는 집단 전체 |
모수, Parameter | 모집단의 특성을 나타내는 수치 |
표본, Sample | 모집단에서 선택된 모집단의 일부, 표본을 통해 모집단 전체를 유추 |
통계량, Statistics | 표본의 특성을 나타내는 수치 |
질적 변수 | 양적 변수 |
두 개 이상의 범주로 구성 수량으로 표시할 수 없는 변수 |
고유의 수량을 나타낼 수 있는 변수 이산변수와 연속변수 |
<02. 자료의 정리>
[ ⅰ. 자료의 종류 ]
질적 자료, Qualitative Data | 양적 자료, Quantitative Data |
원칙적으로 숫자로 표시될 수 없는 자료 명목 척도, 서열 척도 |
숫자로 표현되어 자료의 속성이 반영되는 자료 구간척도, 비율척도 |
[ ⅱ. 도수분포표 ]
- 자료의 특성을 요약/정리하는 기술통계학의 가장 기본적인 역할
[ ⅲ. 막대그래프 vs 히스토그램 ]
막대 그래프 | 히스토그램 |
주로 범주형 자료의 도수분포를 확인차 활용 | 주로 연속형 자료의 도수분포를 확인차 활용 중심위치 및 자료의 분포상태 확인 |
막대의 높이 = 상대 도수 | 각 계급의 막대 면적 =상대 도수 막대의 높이 = 상대 도수/ 계급폭(간격) |
[ ⅳ. Box Plot ]
<03. 중심경향 측정치 (대푯값)>
[ ⅰ. 개념 ]
- 자료의 수치적 요약
- 자료의 위치 측정 = 특정 위치
- 자료의 변동성 측정 = 중심위치로 부터의 거리
- 자료의 모양 측정 = 자료의 전체 생김새 요약
[ ⅱ. 평균, Mean ]
산술 평균, Arithmetic Mean | 가장 단순하고 많이 사용되는 평균 값 |
가중 평균, Weighted Mean | 기본 개념은 산술평균과 동일, But 각 변량의 중요도 또는 도수가 다른 경우 |
기하 평균, Geometric Mean | 시간의 흐름에 따라 변하는 통계자료의 평균적인 변화율 산출 ex) 물가상승률, 인구변동률 등 |
조화 평균, Harmonic Mean | 속력 등에 사용하는 대표값 |
[ ⅲ. 중앙값과 최빈값, Median & Mode ]
[ ⅳ. 그룹화된 자료의 계산 ]
<04. 분산도/산포도>
[ ⅰ. 개념 ]
- 자료들이 대표값을 중심으로 흩어져 있는 정도
[ ⅱ. 범위, 평균편차, 사분위편차 ]
범위, Range | 데이터의 최대값과 최소값의 차이 나머지 변향의 산포에 대한 정보 X |
평균 편차, Mean Deviation | 각 자료와 자료의 편차의 평균의 차이(절대값)의 합 - 수식이 복잡해 사용하지 않음 |
사분위편차, Quartile Deviation | Q3-Q1 / 2 = 이상치에 영향을 덜 받는 등, 범위의 문제를 보완한 척도 하지만 범위와 같이 모든 변량이 식에 반영 되지 않는 문제점 |
[ ⅲ. 분산과 표준편차, Variance & Standard Deviation ]
- 가장 일반적으로 사용되는 분산도
- 분산이 클수록 평균으로 부터 변량들이 멀리 떨어져 있음
[ ⅳ. 변동 계수, Coefficient of Variation ]
- 서로 다른 단위 수를 갖는 자료들의 산포를 비교
- 단위는 서로 같으나 평균의 차이가 큰 자료들의 산포를 비교
<05. 비대칭도>
[ ⅰ. 왜도, Skewness ] & [ ⅱ. 첨도, Kurtosis ]
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