생각 작업실 The atelier of thinking

Chapter 9. 자료의 분류와 특성 1. 자료(Data)의 정의 자료(Data)는 문자, 숫자,소리, 그림, 영상, 단어 등의 형태로된 의미 단위입니다. 보통 연구나 조사 등의 바탕이 되는 재료를 말하며, 자료를 의미있게 정리하면 정보가 됩니다. 자료(Data)와 정보(Information)는 서로 교환되어 사용하는 경우가 많지만 자료와 정보의 의미는 다르다고 할 수 있습니다. 자료는 숫자, 문자, 기호 등으로 이루어진 형태를 가질 수 있으며, 연속적인 값이 경우 연속자료(continuous data), d이산적인 값인 경우 이산자료(discrete data)로 구분할 수 있습니다. 이러한 자료를 수집하고 분석함으로써 문제를 해결하고 결론을 도출하는데 사용됩니다. 모집단은 큰 데이터 집합이라 할 수 ..

Chapter 8. 자료 수집 - 표본 편의 (Sampling Bias) 1. 표본 편의(Sampling Bias) 통계 분석의 첫 번째 단계는 원하는 정보를 얻기 위해 자료, 즉 데이터를 수집하는 것입니다. 수집하는 방법으로 실험, 관측연구, 표본조사 등이 있는데, 자료 수집에 가장 중요한 것은 올바른 방법으로 얻어야 한다는 것입니다. 올바른 자료가 수집되었는지 확인해 보는 것이 필요합니다. 통계학에서 "bias" 는 편향을 나타내는 개념으로 사용됩니다. 편향은 측정값이나 추정값이 실제값으로부터 얼마나 벗어났는지, 즉 정확하지 않은 경향이 얼마나 존재하는지를 나타내는 통계적인 개념입니다. 통계분석에서 bias를 관리하고 줄이는 것이 신뢰성 있는 결과를 얻기 위한 매우 중요한 과정 중 하나입니다. 표본편..

Chapter 7. 자료 수집 - 표본 추출 방법 모집단에서 표본을 추출하는 방법을 아래와 같이 나눴지만 결국 궁극적인 목표는 대표성을 가질 수 있게 표본을 추출하는 방법을 찾는 것입니다. 1. 확률(임의) 표본 추출(Probability sampling) 모집단을 구성하는 모든 추출단위에 대해 표본으로 추출된 확률을 알 수 있는 추출법입니다. 표본추출틀 (sampling frame, 표집틀) 필요하며, 특정한 표본이 선정될 확률을 토대로 추정오차를 확률개념을 이용하여 과학적으로 설명합니다. 세부 종류로는 단순확률추출, 계통추출,집락추출,층화추출 등이 있습니다. (1) 단순확률(임의)추출 ( SRS, Simple Random Sampling) 크기라 N인 모집단에서 크기 n 인 표본을 무작위로 추출하는 ..

Chapter 6. 자료 수집 - 표본추출(Sampling) 1. 표본 추출 개념 통계학은 관심 또는 연구의 대상인 모집단의 특성을 파악하기 위해, 모집단으로부터 일부의 자료(표본)를 수집하고 수집된 표본을 정리, 요약, 분석하여 표본의 특성을 파악한 후 표본의 특성을 이용하여 모집단의 특성에 대해 추론하는 원리와 방법을 제공하는 학문입니다. 표본추출은 통계학의 시작이라고 할 수 있습니다. 모집단으로부터 일부의 자료인 표본을 추출하여 해당 표본을 대표할 수 있도록 잘 선택하는 것이 중요합니다. 만약 표본추출이 잘못되어 적절하지 않은 표본이 선택된다면, 해당 표본을 기반으로 한 모집단에 대한 추론은 틀릴 수 밖에 없습니다. 따라서 표본추출은 통계적 분석을 수행하는 데 있어 가장 기본이 되는 요소라고 할 수..

Chapter 5. 자료 수집 자료수집은 통계분석의 첫걸음입니다. 통계 자료 수집의 대표적인 세 가지 방법은 통계적 실험, 관측연구, 표본조사 입니다. 1. 통계적 실험 (Statistical Experiment) 통계적 실험이 사용되는 경우는 연구자가 실험 조건을 조작하여 원인과 결과 사이의 관계를 밝히는 것을 목적으로 하는 실험 방법입니다. 이를 통해 원하는 요인의 영향을 분석하고 추론 할 수 있습니다. 예를 들어, 비만과 운동의 관계 분석을 목적으로 실험을 한다면, 문제 설정 : 연구자가 비만과 운동 간의 관계를 조사하고자 한다고 가정합니다. 계획 : 연구자는 두 개의 실험 그룹을 설정합니다. 하나는 일반적인 활동 수준을 유지하는 그룹(A 그룹), 다른 하나는 더 많은 운동을 하는 그룹(B 그룹)입..