방송통신대학교 농학과 생물통계학 출석수업 과제물

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목차

Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
1) 모수와 통계량
2) 산술평균
3) 표본분산의 정의식과 계산식
4) 표준편차와 표준오차
5) 유의숫자
6) 변이계수

Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 통계적 가설
2) 귀무가설과 대립가설
3) 가설검정 절차
4) 가설검정 결과 해석

Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표
3) 유의성 검정(F-검정)
4) 자유도 및 제곱합의 상가성
5) 실험계획

Ⅳ. 학습과제 1~4

본문내용

Ⅰ. Data의 대표값과 산포도

1) 모수와 통계량

모집단의 수적 특성을 나타내는 통계적 수치를 ① 모수/통계량라 하며, 표본의 통계적 수치는 ② 모수/통계량라 한다. 표본의 ③통계량으로부터 모집단의 ④모수를 추정한다. 모수는 ⑤그리스문자를 기호로 사용하며, 통계량의 기호는 ⑥영문자를 쓴다.

2) 산술평균

산술평균은 가장 신뢰할 수 있는 ⑦대표값이고 ⑧ 양적변수에 대해서만 사용하며, 그냥 ⑨평균 이라고 부른다.

X = ∑X i n

3) 표본분산의 정의식과 계산식

S2=∑(X i- X )2n-1 =∑X2i-(∑X i)2nn -1

편차제곱합 ∑(X i- X)2은 SS (영문약자)로 표시하고 자유도 n-1은 df(영문약자)로 나타낸다. 표본분산을 구할 때 n-1로 나누어주어야  편의 되지 않은 모분산을 추정할 수 있다.

4) 표준편차와 표준오차

표준편차/표준오차는 모집단이나 표본을 구성하는 개별 관찰값들의 산포도를 말하며, 표준편차/표준오차는 표본평균들의 표준편차를 가리킨다.

5) 유의숫자

(1) 평균이 20.05이고 표준편차가 3.685로 계산되었을 때, X±S=20.25±3.69로 쓴다.
(2) 평균이 18.234이고 표준오차가 1.045로 계산되었을 때, μ±S X=18.2±1.05로 쓴다.

6) 변이계수

변이계수( CV)는 산술평균( X )에 대한 표준편차( S )의 비로서 정의한다. 변이계수는 단위가  있으므로/없으므로 비교산포도로 사용한다.

Ⅱ. 통계적 가설의 검정

1) 통계적 가설

표본의 통계량과 모집단의 모수가 일치하는지를 따지는 것을 ①가설검정이라 한다. 모수는 연구자가 미리 가정하며 이것을 ②통계적가설이라 한다.

2) 귀무가설과 대립가설

③귀무 가설 (H 0 )은 ‘지금까지 알려진 것과 같다’는 가설이고, ④ 대립 가설(H 1 )은 ‘지금까지 알려진 것과 같지 않다’는 가설이다. 가정한 모평균을 μ0, 표본평균으로 추정한 모평균을 μ라 할 때, ⑤ (H 0 ): μ=μ0 (표본평균은 모평균과 차이가 없다)이고, ⑥ (H 1 ): μ≠μ0 (표본평균은 모평균과 차이가 있다)이다.

참고 자료

생물통계학/박순직, 정남진, 한원식 지음/한국방송통신대학교출판문화원/2005