기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점

본 내용은 " 기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고 " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2023.09.02

문서 내 토픽

• 1. 기술통계(descriptive statistics)

  기술통계는 측정과 실험 등에서 수집한 자료의 정리, 표현 및 요약과 해석 등을 통해 자료가 가지는 특성을 규명하는 통계적 방법입니다. 즉, 수로 측정된 부분과 현상 등을 요약 및 설명하는 역할을 하는 통계학의 분야입니다. 기술통계에서는 모집단과 샘플을 구분하지 않으며, 확보한 데이터 자체에 의미가 있습니다.

• 2. 추론통계(inferential statistics)

  추론통계는 특정한 실험의 발견에 있어서 신뢰성과 일반성 등을 결정하는 절차에 해당합니다. 추론통계에서는 모집단과 관련해 어떠한 미지의 현상에 대해 파악하기 위해 통계학을 활용하며, 추정과 가설검정의 과정을 포함합니다. 추론통계는 표본을 기반으로 모집단의 특성을 추측하는 것이 목적입니다.

• 3. 기술통계와 추론통계의 차이점

  기술통계와 추론통계의 주요 차이점은 다음과 같습니다. 첫째, 기술통계는 자료를 요약하고 정리하는 반면, 추론통계는 표본의 통계량을 이용해 모집단의 특성을 파악합니다. 둘째, 기술통계는 모집단 특성을 추론하기 어려우나, 추론통계는 모집단에 대한 추론이 가능합니다. 셋째, 기술통계의 목적은 분류이며, 추론통계의 목적은 예측입니다. 넷째, 기술통계는 중심경향성 기법을 사용하고, 추론통계는 모수적/비모수적 기법을 사용합니다.

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• 1. 기술통계(descriptive statistics)

  기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 사용되는 통계 기법입니다. 이를 통해 데이터의 중심 경향, 분산, 분포 등을 파악할 수 있습니다. 기술통계는 데이터를 이해하고 분석하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 평균, 중앙값, 표준편차 등의 지표를 통해 데이터의 특성을 파악할 수 있습니다. 또한 히스토그램, 박스플롯 등의 시각화 기법을 활용하여 데이터의 분포를 직관적으로 이해할 수 있습니다. 기술통계는 데이터 분석의 기초가 되며, 추론통계를 수행하기 위한 필수적인 단계라고 할 수 있습니다.

• 2. 추론통계(inferential statistics)

  추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 통계 기법입니다. 이를 통해 데이터에 내재된 패턴, 관계, 차이 등을 발견하고 일반화할 수 있습니다. 추론통계에는 회귀분석, 분산분석, 상관분석, 가설검정 등의 다양한 방법이 포함됩니다. 이러한 기법들은 데이터로부터 통계적 유의미성을 찾아내고, 변수 간의 관계를 분석하는 데 활용됩니다. 추론통계는 데이터 분석의 핵심 단계로, 기술통계를 바탕으로 데이터의 의미와 패턴을 발견하고 일반화하는 데 중요한 역할을 합니다.

• 3. 기술통계와 추론통계의 차이점

  기술통계와 추론통계는 데이터 분석에 있어 서로 다른 목적과 접근 방식을 가지고 있습니다. 기술통계는 데이터를 요약하고 설명하는 데 초점을 맞추는 반면, 추론통계는 표본 데이터로부터 모집단의 특성을 추정하거나 가설을 검정하는 데 중점을 둡니다. 기술통계는 데이터의 특성을 파악하는 데 도움이 되지만, 데이터의 일반화나 인과관계 분석에는 한계가 있습니다. 반면 추론통계는 데이터로부터 통계적 유의미성을 찾아내고, 변수 간의 관계를 분석할 수 있어 데이터의 의미와 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 따라서 기술통계와 추론통계는 데이터 분석 과정에서 상호보완적인 역할을 하며, 이 두 가지 접근법을 함께 활용하는 것이 데이터 분석의 효과를 극대화할 수 있습니다.