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시장조사론 - 표본의 크기와 정규분포, 가설검정, 통계검정 오류2025.04.281. 표본의 크기와 정규분포 표본의 크기(n)가 증가함에 따라 표본평균이나 비율의 분포가 정규분포에 근접해가는 현상을 중심극한정리라고 한다. 이는 어느 모집단에서 크기가 N개인 표본을 뽑고 평균을 구하는 행위를 반복하면 표본에 대한 평균값이 여러 개 나오게 되는데, 표본의 크기가 커질수록 분포 모양과 관계없이 정규분포에 가까워지는 현상이 나타나기 때문이다. 2. 가설검정 4단계 가설검정을 위한 4단계 과정은 다음과 같다. 1) 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 수립한다. 2) 검정을 위한 표본을 추출한다. 3) 확률 실험을 설계한...2025.04.28
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외생변수 통제방법 중, 외적 통제방법 6가지 설명2025.05.011. 외생변수 통제방법 1) 대조군 설정: 특정 처치에 따른 효과를 찾아내기 위해서는 처치를 가한 집단(실험군)과 그렇지 않은 집단(대조군)을 두고 서로 특정결과를 비교하여 효과를 검증하게 된다. 2) 환경통제: 연구환경이 모든 대상자에게 일관적으로 조성될 수 있도록 환경적 요인에 대한 올바른 규명과 효과적인 통제가 이루어져야 한다. 3) 시간적 고려: 연구의 주제에 따라 시간요인이 연구 결과에 중요한 영향을 미치기도 하기 때문에 시간적 고려가 이루어져야 한다. 4) 동일한 처치: 실험연구의 경우에는 대상자들에게 적용되는 처치의 내...2025.05.01
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3종 오류에 대하여 약술하시오2025.01.221. 제1종 오류 (Type I Error) 제1종 오류는 귀무가설이 참일 때 이를 기각하는 오류를 말한다. 이는 가설 검정 과정에서 발생하는 가장 흔한 오류로, 연구자가 사실이 아닌 가설을 사실로 판단하게 되는 경우를 의미한다. 제1종 오류는 흔히 잘못된 긍정(false positive)이라고도 불리며, 연구의 유의 수준(α)에 의해 발생 확률이 결정된다. 제1종 오류를 방지하기 위해서는 연구 설계 단계에서 엄격한 유의 수준 설정과 충분한 표본 크기 확보가 필요하다. 2. 제2종 오류 (Type II Error) 제2종 오류는 대...2025.01.22
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가설검정의 두 가지 오류와 중요성2025.05.011. 가설검정의 두 가지 오류 가설 검정에서 발생할 수 있는 오차에는 유형 1과 유형 2의 오차가 있다. 제1종 오류는 귀무 가설이 참임에도 귀무 가설을 기각하면서 대립 가설을 수용하는 결정이다. 제2종 오류는 거짓 귀무 가설을 기각하지 않기로 한 결정을 말한다. 일반적으로 제1종 오류는 더 심각한 가설 검정 오차로 간주된다. 2. 제1종 오류와 제2종 오류의 특징 제1종 오류는 거짓 양성이며, 표본 크기가 작거나 유의 수준이 높게 설정되거나 부적절한 통계 검정을 사용할 때 발생할 수 있다. 제2종 오류는 거짓 음성이며, 표본 크기...2025.05.01
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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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두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정의 실제 응용2025.05.121. 두 모집단의 비율 차이 가설검정 이번 과제에서는 두 모집단의 비율 차이에 관한 가설검정을 다룹니다. 귀무가설(H0)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 없다'이고, 대립가설(H1)은 'A집단과 B집단의 평균 차이는 있다'입니다. 표본 크기 n=100인 t-검정을 이용하여 유의수준 α=0.05에서 p값이 0.001 이하이면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택하며, 그 이상이면 귀무가설을 채택하게 됩니다. 2. 두 모집단 비율 차이 검정의 실제 응용 두 모집단 간의 비율 차이를 검정하는 방법은 성별, 연령, 지역 등 다양한 기준에 ...2025.05.12
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기말고사 서술형 예상문제 정리2025.01.151. 사회복지조사의 기본 개념 사회복지조사의 기본 개념에 대해 설명하였습니다. 변수의 유형, 실험설계의 유형, 가설 설정 및 채택, 조작적 정의와 개념적 정의, 과학적 연구의 일반적 절차 등을 자세히 다루었습니다. 2. 제 1종 오류와 제 2종 오류 제 1종 오류와 제 2종 오류의 개념을 설명하였습니다. 제 1종 오류는 귀무가설이 참인데도 불구하고 귀무가설을 기각하는 오류이며, 제 2종 오류는 가설이 거짓인데도 불구하고 귀무가설을 받아들이는 오류입니다. 3. 내적 타당성과 외적 타당성 내적 타당성과 외적 타당성의 개념을 설명하였습니...2025.01.15
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2023년 2학기 바이오통계학 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 20세 성인 여성 전체가 모집단이며, 모집된 100명의 여성의 평균 신장이 통계량에 해당합니다. 2. R 데이터 분석 R 명령문을 이용하여 성별, 혈액형, 신장 데이터를 객체 dd에 저장하고, 이를 활용하여 혈액형 분포, 평균 신장, 중앙값, 95% 신뢰구간 등을 계산하였습니다. 3. 가설검정 성인 남성 모집단의 평균 신장과 여성 모집단의 평균 신장이 같다는 귀무가설을 설정하고, 이표본 이분산 t-검정을 수행한 결과 두 모집단의 평균 신장이 통계적으로 다르다는 결론을 도출하였습니다. 1. 모집...2025.01.25
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방송통신대, 방통대 생물통계학 과제 제출물,2024년2025.01.261. 데이터의 대표값과 산포도 모수와 통계량, 산술평균, 표본분산의 정의식과 계산식, 표준편차와 표준오차, 유의숫자, 변이계수 등 데이터의 대표값과 산포도에 대해 설명하고 있습니다. 2. 통계적 가설의 검정 통계적 가설 검증, 귀무가설과 대립가설, 가설검정 절차, 가설검정 결과 해석 등 통계적 가설 검정에 대해 설명하고 있습니다. 3. 분산분석표의 이해 선형모형식, 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표, 유의성 검정(F-검정), 자유도 및 제곱합의 상가성, 실험계획 등 분산분석표에 대해 설명하고 있습니다. 4. 과제 풀이 주어진...2025.01.26
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만 7세 남자 아동의 평균 몸무게 추정 및 췌장암 환자 데이터 분석2025.01.261. 모집단, 표본, 모수, 통계량 만 7세 남자 아동 전체는 모집단이고, 여기서 모집된 만 7세 남자 아동 100명은 표본이다. 모집단인 7세 남자 아동 전체에서 뽑은 100명의 표본을 대상으로 계산한 평균 몸무게는 통계량(statistic)을 의미한다. 2. 췌장암 환자 데이터 분석 R을 이용하여 데이터를 읽고 저장하며, 범주형 변수를 factor 형태로 저장하였다. 수축기 혈압(SBP)의 분포를 나타내는 히스토그램을 그렸다. 또한 데이터에 포함된 156명 전체의 수축기 혈압 중앙값과 95% 신뢰구간을 구하였다. 3. 가설검정 ...2025.01.26
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