자료의 통계분석

목차

1. 표본
1) 기술통계
2) 추론통계

2. 확률분표 및 비교검정
1) 이산확률분포
2) 연속확률분포
3) 비교를 위한 모수적 검정방법
4) 비교을 위한 비모수적 검정방법

3. 상관분석과 회귀분석
1) 상관분석
2) 선형회귀

4. 실험 계획법
1) 실험 계획법의 기본원리
2) 실험 계획법의 분류

5. 통계적 품질관리

본문내용

연구하고자 하는 대상 전체를 모집단이라고 하며, 모집단의 특성은 모집단 자체가 모든 정보를 가지고 있으나 표본에 의하여 모집단의 특성을 추론하고자 하는 경우에는 표본이 모집단을 잘 대표할 수 있어야 한다. 표본자체가 커질수록 대표성은 증가하게 된다. 이러한 표본을 추출하는 가장 기본적이고 널리 이용되는 방법은 임의추출(random sampling)방법이다. 임의추출이란 추출 대상들의 선택 가능성이 동일하다는 조건 아래 표본을 구성할 대상들을 임의적으로 추출하는 방법이다. 이렇게 추출된 표본은 실험을 통하여 표본의 특성을 나타내는 자료를 획득하고 이를 통해 통계분석하게 되고, 이 결과를 해석하여 모집단의 특성을 추론하게 된다.이런 통계분석에는 기술적 통계분석과 추론적 통계분석으로 구분되며, 표본을 통한 연구에서 기술적 통계분석은 추론적 통계분석을 위한 예비분석 단계로 간주하여 탐색적 분석 방법으로 취급된다.

<중 략>

중복되는 하나의 관찰 값의 수나 한 구간 내에 존재하는 관찰 값의 수를 도수라 하며, 설정된 구간을 계급이라 한다. 이처럼 주어진 자료를 관찰 값 또는 계급 및 도수를 기록하여 나타낸 표를 도수분포표라 하며, 도수분포표에는 도수, 상대도수, 누적도수, 상대누적도수 등의 항목을 포함하도록 작성한다. 보통 계습의 수를 결정하여 계급간 비교가 가능하도록 5, 10, 100 단위 등으로 설정하는 것이 자료 해석이 보다 용이해진다.

<중 략>

통계적 의사결정은 세워진 가설을 기각할 것인지 유지할 것인지를 확정된 확률에 의하여 판단하는 단계로 귀무가설과 대립가설 중에서 한가지를 택하여 결정하게 된다. 이때 2가지의 오류를 범할 수 있는데, 귀무가설이 참임에도 기각함으로 발생되는 제 1종 오류와 귀무가설이 거짓임에도 채택함으로써 발생되는 제 2종 오류이다. 검정에 있어 이 둘을 줄이는 것이 바람직하지만, 표본의 크기가 고정되어 있게 되면 1종 오류를 줄이면 2종 오류가 커지게 되므로 이를 줄이기 위해서는 표본의 크기를 크게 해야 할 필요가 있다. 하지만 비용의 문제가 발생하기 때문에 이 두 가지 오류 중 무엇을 우선적으로 배려해야 하는지에 관한 판단 기준의 설정이 필요하다.

참고 자료

없음