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서술통계와 추론통계의 비교 및 설명2025.01.251. 서술통계 서술통계는 데이터를 요약하고 정리하는 데 초점을 맞추며, 데이터의 전반적인 특성을 파악하기 위해 사용된다. 중심 경향, 분포, 퍼짐 정도 등을 설명하는 다양한 지표들이 포함된다. 평균, 중앙값, 최빈값, 분산, 표준편차, 범위 등이 대표적이며, 그래픽 기법을 통해 데이터를 시각적으로 표현할 수 있다. 2. 추론통계 추론통계는 표본 데이터를 바탕으로 모집단에 대한 결론을 도출하는 데 중점을 둔다. 모집단의 특성을 추정하고, 가설을 검정하며, 집단 간 차이를 비교하는 등의 목적을 가진다. 신뢰구간, 가설검정, 회귀분석, ...2025.01.25
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컴퓨터통계(SPSS) 강의록2025.01.211. 통계 팩키지 소개 이 강좌에서는 사회과학 분야의 각종 자료를 정리하고 분석하는 방법들을 컴퓨터 툴과 프로그램을 이용하여 실습한다. 컴퓨터를 이용한 통계분석과 해석에 익숙해 질 수 있도록 한다. 2. 자료의 입력과 활용 SPSS 프로그램으로 만들어지는 세 종류의 파일(data 창의 파일, syntax 창의 파일, output 창의 파일)과 data의 네 가지 종류(명명척도, 서열척도, 등간척도, 비율척도)에 대해 설명한다. 또한 syntax 작성의 원칙과 syntax를 이용한 자료의 입력 방법을 소개한다. 3. 자료의 편집 변인...2025.01.21
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간호연구 전범위 필기노트2025.05.141. 측정의 의미 측정은 변수에 값을 부여하는 것으로, 개념을 경험적(현실)세계의 자료와 연결시켜주는 과정이다. 측정 시 고려해야 할 점은 신뢰성과 타당성이다. 신뢰성은 반복연구에서 얼마나 동일한 결과가 나오는지, 타당성은 측정하고자 하는 것을 제대로 측정하고 있는지를 나타낸다. 2. 측정 수준 측정의 범위에 따라 명목, 서열, 등간, 비율 측정 수준으로 구분된다. 명목 측정은 단순 분류, 서열 측정은 분류와 서열화, 등간 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율 측정은 분류, 서열화, 간격화, 비율화를 포함한다. 3. 측정오차 측정오...2025.05.14
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점2025.05.141. 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 ...2025.05.14
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기술통계, 추론통계, 가설검정 개념 요약 정리2025.01.181. 기술통계 기술통계는 sample의 데이터를 요약하고 그래프로 보여주는 것이다. 이를 통해 관찰된 데이터의 특징을 알 수 있다. 데이터를 요약하고 시각화하여 raw data를 보는 것에 비해서 데이터의 특징을 한눈에 더 잘 알아볼 수 있게 해준다. 하지만 population에 대한 얘기를 할 수 없다는 한계를 지닌다. 2. 추론통계 추론통계는 sample의 데이터를 가지고 sample이 추출된 population의 특징을 추론하는 과정과 기법이다. sample의 특징을 population으로 일반화시키는 것이다. 때문에 추론에 ...2025.01.18
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점에 대해 자세히 설명하고, 조사연구에서 각각이 어떻게 활용되는지를 예를 들어 설명해 보시오.2025.05.121. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 수집한 데이터를 설명, 요약, 묘사하는 기법으로 정의할 수 있다. 데이터의 집중화 경향과 분산도에 대한 방법으로 분류되며, 평균, 최빈값, 중앙값, 사분위 값, 표준편차 등의 측정 방식이 사용된다. 기술통계는 수집된 데이터의 특성을 객관적으로 나타내는 것이 목적이다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본에서 얻은 데이터를 바탕으로 모집단의 특성을 추론하는 방법이다. 표본의 특성을 모집단에 적용하여 모집단의 특성을 예측하는 것이 목...2025.05.12
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광운대 영어와 통계 정리 추정2025.05.091. 추정 기술통계 표본으로부터 통계량(평균, 분산, 표준편차)를 구하고 통계량 차이를 파악하는 것을 의미합니다. 2. 추론통계 표본을 통해 모집단의 성격을 파악하고, 모수를 특정 수치(점 추정) 또는 수치의 범위(구간 추정_신뢰구간이용)로 추정하는 것을 의미합니다. 3. 추정치 모수를 추정하기 위해 표본 관찰값에서 도출한 통계량(평균, 분산, 표준편차 등)을 의미합니다. 4. 추정량 표본을 모두 설명할 수 있는 방식(공식, 함수식)으로 표현된 추정값을 의미합니다. 5. 점 추정 모수를 특정 수치로 추정하는 방법이지만, 오차를 동반...2025.05.09
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추론통계에서 모수적 통계를 적용하기 위해 만족해야 하는 가정2025.01.161. 정규성 가정 모수적 통계를 적용하기 위해서는 데이터가 정규분포를 따라야 한다는 가정이 필요하다. 이는 데이터가 평균을 중심으로 좌우 대칭적이고 종형 곡선을 그리는 분포를 따른다는 것을 의미한다. 정규성 가정은 특히 t-검정, ANOVA, 회귀 분석 등에서 중요하다. 데이터가 정규분포를 따르지 않는 경우, 이러한 모수적 방법의 결과는 신뢰할 수 없게 된다. 정규성 검정은 Q-Q 플롯, 샤피로-윌크 검정 등 다양한 방법으로 수행할 수 있다. 2. 등분산성 가정 등분산성 가정은 여러 그룹의 데이터가 동일한 분산을 가진다는 것을 의미...2025.01.16
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[경영통계학] 이산확률분포에 대하여 요약 정리하시오.2025.01.241. 이산확률분포의 개념 이산확률분포(discrete probability distribution)는 확률변수가 연속적이지 않고 개별적인 값을 취할 때 그 값들에 할당된 확률의 분포를 의미한다. 이산형 확률변수는 1, 2, 3과 같은 정수형 값이나 '성공'과 '실패'처럼 서로 명확하게 구분되는 결과로 나타난다. 이러한 확률변수에 대해 각 값이 발생할 확률을 정리한 것이 이산확률분포다. 2. 이산확률분포의 활용 이산확률분포는 품질 관리, 금융 및 경제 분야, 의료 및 공공 정책 분야 등에서 다양하게 활용된다. 제조업에서는 이항분포를 ...2025.01.24
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기술통계(descriptive statistics)와 추론통계(inferential statistics)의 차이점과 활용2025.05.111. 기술통계(descriptive statistics) 기술통계는 자료를 요약하고 해석하는 분석방법으로, 자료의 대표값, 산포도, 상관관계 등을 측정하여 자료의 특성을 파악하는 데 사용됩니다. 조사연구에서 기술통계는 표본의 특성을 파악하고 요약하는 데 활용됩니다. 2. 추론통계(inferential statistics) 추론통계는 표본으로부터 얻은 정보를 근거로 하여 모집단으로 일반화시킬 수 있는 분석결과를 도출하는 방법입니다. 확률이론에 기반하여 표본의 특성이 모집단의 특성과 다를 수 있는 가능성을 측정하고, 가설검정을 통해 모...2025.05.11
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