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보건통계 기말고사

보건통계 기말고사 문제 입니다. 시험공부 하실 때 참고하시면 A+ SSAP 가능입니다 :)
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최초등록일 2025.05.17 최종저작일 2022.05
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보건통계 기말고사
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    소개

    보건통계 기말고사 문제 입니다.

    시험공부 하실 때 참고하시면 A+ SSAP 가능입니다 :)

    목차

    없음

    본문내용

    1) 호흡기질환 발생율과 호흡성 분진농도와 관계가 있다고 어떤 보건전문가가 보고하였다. 10개 도시에서 자료를 수집한 결과는 다음과 같다.

    호흡기질환 발생율
    분진농도
    7.2
    122
    8.1
    128
    11.2
    135
    9.3
    110
    9.4
    111
    5.0
    55
    5.8
    78
    3.3
    40
    3.6
    42
    4.8
    46

    이 자료에 대한 상관계수 r을 계산하고 Ho:p=0에 대한 t검정을 하라.

    2) 2개월 된 생쥐 15마리를 표본추출하여 이들을 3개의 집단으로 배치한 후 사료 A,B,C를 1개월간 먹였을 때 사료의 종류에 따라 체중의 증가량이 다음과 같았다. 사료의 종류에 따라 체중 증가량 차이가 있는지 판정하라.

    표본번호
    사료의 종류
    전체
    A
    B
    C
    1
    32
    36
    35
    103
    2
    37
    38
    30
    105
    3
    34
    37
    36
    107
    4
    33
    30
    29
    92
    5
    30
    34
    31
    95
    평균
    33.2
    35.0
    32.2
    33.5

    3) 어느 종합병원에서 1994년에 출생한 신생아 중에서 180명을 뽑아서 체중을 조사하고, 2004년 출생한 신생아 중에서 220명을 무작위로 뽑아서 체중을 조사한 것이 다음과 같았다.

    연도(단위:)
    체중(kg) 분포별 신생아 수

    3.0 미만
    3.0-3.4
    3.5 이상
    1995
    80(77.0)
    40(49.5)
    60(58.5)
    180
    2005
    80(83.0)
    70(60.5)
    70(71.5)
    220

    160
    110
    130
    400

    우리의 관심은 1995년과 2005년의 신생아의 체중분포가 ‘동일’한지를 분석하는 것이다.

    4) 담배 흡연 여부를 서로 달리하는 일란성 쌍생아 12쌍을 대상으로 혈중 CO-Hb량을 측정한 결과는 다음과 같다. 이 자료를 통하여 흡연이 혈중 CO-Hb량을 증가시킨다고 말할 수 있는가? a=0.05로 하고 p-값을 구하라.

    참고자료

    · 없음
  • AI와 토픽 톺아보기

    • 1. 상관분석 및 회귀분석
      상관분석과 회귀분석은 변수 간의 관계를 파악하는 핵심적인 통계 기법입니다. 상관분석은 두 변수 간의 선형 관계의 강도를 측정하며, 회귀분석은 한 변수가 다른 변수에 미치는 영향을 정량적으로 분석합니다. 실무에서 매우 유용하지만, 상관관계가 인과관계를 의미하지 않는다는 점을 항상 기억해야 합니다. 또한 이상치의 영향을 받기 쉬우므로 데이터 전처리가 중요합니다. 회귀분석의 가정(선형성, 정규성, 등분산성 등)을 검증하는 과정도 필수적입니다.
    • 2. 가설검정 및 신뢰구간
      가설검정과 신뢰구간은 표본 데이터로부터 모집단에 대한 추론을 가능하게 하는 기본적인 통계 방법입니다. 가설검정은 귀무가설과 대립가설을 설정하여 데이터가 특정 주장을 지지하는지 판단합니다. 신뢰구간은 모수의 범위를 추정하여 불확실성을 정량화합니다. p-값의 해석에 주의가 필요하며, 유의수준 선택이 결과에 영향을 미칩니다. 표본 크기가 작을 경우 신뢰도가 낮아질 수 있으므로 적절한 표본 설계가 중요합니다.
    • 3. 분산분석(ANOVA)
      분산분석은 세 개 이상의 그룹 간 평균 차이를 검정하는 강력한 방법입니다. 일원분산분석, 이원분산분석 등 다양한 형태가 있어 복잡한 실험 설계에 대응할 수 있습니다. 분산분석의 기본 가정인 정규성, 등분산성, 독립성을 만족해야 신뢰할 수 있는 결과를 얻습니다. 유의한 차이가 발견되면 사후검정(post-hoc test)을 통해 어느 그룹 간에 차이가 있는지 파악해야 합니다. 비모수 대안인 크루스칼-월리스 검정도 고려할 가치가 있습니다.
    • 4. 카이제곱검정
      카이제곱검정은 범주형 데이터의 독립성과 적합도를 검정하는 필수적인 방법입니다. 관찰도수와 기대도수의 차이를 통해 변수 간의 연관성을 판단합니다. 기대도수가 5 미만인 셀이 많으면 검정의 신뢰도가 떨어지므로 주의가 필요합니다. 이 경우 피셔의 정확검정이나 몬테카를로 시뮬레이션을 고려할 수 있습니다. 카이제곱검정은 계산이 간단하고 해석이 직관적이어서 실무에서 광범위하게 활용됩니다.
    • 5. 대응표본 검정
      대응표본 검정은 동일한 대상에서 두 시점의 측정값을 비교하는 중요한 방법입니다. 대응표본 t검정은 전후 비교 연구에서 자주 사용되며, 개인차를 통제할 수 있어 통계적 검정력이 높습니다. 정규성 가정이 위반될 경우 윌콕슨 부호순위 검정 같은 비모수 방법을 사용할 수 있습니다. 대응표본의 차이가 정규분포를 따르는지 확인하는 것이 중요하며, 표본 크기가 작을 때는 정규성 검정이 필수입니다.
    • 6. 독립표본 검정
      독립표본 검정은 서로 다른 두 그룹의 평균을 비교하는 기본적인 통계 기법입니다. 독립표본 t검정은 두 그룹의 분산이 같은지 여부에 따라 웰치 t검정을 고려해야 합니다. 표본 크기가 크면 중심극한정리에 의해 정규성 가정이 덜 중요해집니다. 정규성과 등분산성 가정을 검증하는 과정이 필수적이며, 가정 위반 시 맨-휘트니 U검정 같은 비모수 방법을 사용합니다. 효과크기도 함께 보고하여 실질적 의미를 전달해야 합니다.
    • 7. 비율 추정 및 검정
      비율 추정 및 검정은 범주형 데이터에서 특정 범주의 비율을 분석하는 방법입니다. 단일 비율 검정, 두 비율 비교, 다중 비율 비교 등 다양한 상황에 적용됩니다. 표본 크기가 작을 때는 정규근사가 부정확할 수 있으므로 이항분포를 직접 사용하는 것이 좋습니다. 신뢰구간 계산 시 윌슨 점수 방법이 정규근사보다 더 정확한 결과를 제공합니다. 비율 검정은 의료, 품질관리, 여론조사 등 실무에서 광범위하게 활용됩니다.
    • 8. 기술통계 및 신뢰도 분석
      기술통계는 데이터의 기본 특성을 파악하는 첫 단계로 매우 중요합니다. 평균, 중앙값, 표준편차 등을 통해 데이터의 중심과 산포를 이해할 수 있습니다. 신뢰도 분석은 측정도구의 일관성을 평가하며, 크론바흐 알파, 분할-반분 신뢰도 등이 주로 사용됩니다. 기술통계와 신뢰도 분석을 통해 데이터 품질을 사전에 검증하면 이후 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다. 시각화를 통한 데이터 탐색도 이상치 발견과 패턴 인식에 도움이 됩니다.
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